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udacity-machine-learning-engineer:Udacity纳米级机器学习工程师的作业和笔记
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2021-04-30
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关于 Udacity纳米级机器学习工程师的作业和笔记。 笔记 :在不同分类器上绘制决策边界。 :使用KFold将数据拆分为训练测试集以进行交叉验证。 :使用网格搜索来调整决策树分类的超参数。 :根据BMI预测寿命。 :预测波士顿的房价。 :应用感知器算法来分离分类数据集,以优化权重和偏差。 :泰坦尼克号生存探索与决策树。 :通过使用词袋来构建SMS垃圾邮件分类器。 :仅根据电子邮件内容将电子邮件作者分类。 :使用内核rbf进行SVM分类的简单示例。 :将AdaBoost与决策树结合使用以对地形数据进行分类。 :使用梯度下降算法找到数据集的边界。 :通过不同程度的预测笔记本电脑的电池寿命。 逻辑回归:使用物流回归预测高斯数据集并可视化计算模型。 神经网络MLP :预测Keras研究生院的学生入学率。 神经网络MLP 2 :对Keras中MNIST数据库中的数
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udacity-machine-learning-engineer:Udacity纳米级机器学习工程师的作业和笔记 (110个子文件)
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