“AI Red”的版本间的差异

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第4章 K-近邻算法
第4章 K-近邻算法
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*[[算法简介]]
 
*[[算法简介]]
 
*[[4.1 算法原理]]
 
*[[4.1 算法原理]]
*[[4.2 实例:使用 K-近邻算法进行分类]]
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*[[4.2 实例:使用 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-近邻算法进行回归拟合]]
 
*[[4.4 实例:糖尿病预测]]
 
*[[4.4 实例:糖尿病预测]]

2018年5月26日 (六) 14:36的版本

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

第2章 Python机器学习软件包

开发环境搭建

第3章 机器学习理论基础

第4章 K-近邻算法

第5章 线性回归算法

第6章 逻辑回归算法

第7章 决策树

第8章 支持向量机

第9章 朴素贝叶斯算法

第10章 pca算法

第11章 K-均值算法