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人工智能,机器学习 1.matplotlib 2.numpy 3.pandas 4.seaborn 5.K近邻算法 6.线性回归 7.逻辑回归 8.决策树 9.集成学习 10.聚类算法 11.朴素贝叶斯 12.SVM算法 13.EM算法 14.HMM算法
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决策树 - Adaboost kNN - 朴素贝叶斯 EM - HMM - 条件随机场 kMeans - PCA ROC曲线&AUC值 Stacking(demo) 计算IOU 参考:《机器学习》周志华 《统计学习方法》李航 1.机器学习&深度学习 工具 | 书籍 | 课程 | ...
从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起,然后对机器学习算法一一讲解,同时配合编程实操的实现过程,适合零基础系统学习,配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 ...
全书内容主要包括: 感知机 K近邻法 朴素贝叶斯法 决策树 逻辑斯蒂回归和最大熵模型 支持向量机 提升方法 EM算法 HMM 条件随机场
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