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机器学习之sklearn基础教程!

Datawhale  · 公众号  ·  · 2020-08-10 19:59
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货 & 每月组队学习,不错过 Datawhale干货 作者:李祖贤,深圳大学,Datawhale高校群成员本次分享是基于scikit-learn工具包的基本分类方法,包括常见的Logisitic Regression、支持向量机、决策树、随机森林以及K近邻方法KNN。本文在基于读者已经基本了解这些基本算法的原理以及推导的基础上,使用sklearn工具包进行算法实践,如果大家没有掌握基本算法原理,文中也会给出一些优秀的链接方便大家学习。如果大家对基本分类算法的基本原理有需求,可以在评论区写下自己的需求,我们会根据大家的意见推出相应的分享。机器学习算法主要步骤有:选择特征并且收集并训练样本选择度量性能的指标选择分类器并优化算法评估模型性能调整算法 ………………………………

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