“AI Red”的版本间的差异
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(→第4章 K-近邻算法) |
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*[[4.1 算法原理]] | *[[4.1 算法原理]] | ||
− | *[[4.2 | + | *[[4.2 K-近邻算法案例介绍]] |
− | *[[4.3 实例:使用 K-近邻算法进行回归拟合]] | + | *[[4.3 实例:使用 K-近邻算法进行分类]] |
− | *[[4. | + | *[[4.4 实例:使用 K-近邻算法进行回归拟合]] |
− | *[[4. | + | *[[4.5 实例:糖尿病预测]] |
+ | *[[4.6 拓展阅读]] | ||
==第5章 线性回归算法== | ==第5章 线性回归算法== |
2018年5月26日 (六) 15:12的版本
目录
机器学习的准备工作
环境的安装搭建
第1章 机器学习介绍
机器学习的典型步骤
- 数据标记和采集
- 数据清洗
- 特征选择
- 模型训练和测试
- 模型性能评估和优化