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机器学习技法【林轩田】

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2020-01-29 02:57:15

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机器学习技法【林轩田】

林子木001 发消息

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2、2.线性支持向量机-大间距分离超平面@机器学习技法

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3、3.线性支持向量机-标准大裕度问题@机器学习技法

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4、4.线性支持向量机@机器学习技法

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5、5.线性支持向量机-大边缘超平面背后的原因

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9、9.双支持向量机-双支持向量机背后的信息

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10、10.内核支持向量机-内核技巧

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11、11.核支持向量机-多项式核

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12、12.内核支持向量机-高斯核

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13、13.核支持向量机-核的比较

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14、14.软边际支持向量机-动机与原始

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16、16.软边界支持向量机-信息

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17、17.软边界支持向量机-模型选择

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18、18.核心逻辑回归-以软边界支持向量机为正规化

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19、19.核心逻辑回归-支持向量机与逻辑回归

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20、20.内核逻辑回归—软二进制的支持向量机

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21、21.内核逻辑回归—内核逻辑回归

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22、22.支持向量回归-核脊回归

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23、23.支持向量回归—支持向量回归原始

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25、25.支持向量回归—内核模型总结

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26、26.混合和装袋—聚合动机

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27、27.混合和装袋—均匀混合

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30、30.自适应增强—提升的动力

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31、31.自适应增强—重加权分集

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32、32.自适应增强-自适应增强算法

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33、33.自适应增强—操作中的自适应增强

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34、34.决策树-决策树的假设

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35、35.决策树—决策树算法

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36、36.决策树—C&RT中的决策树启发式算法

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37、37.决策树—操作中的决策树

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38、38.随机森林—随机森林算法

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39、39.随机森林—袋外估计

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40,40.随机森林—特征选择

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41、41.随机森林—操作中的随机森林

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42、42.梯度提升决策树—演算法决策树

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61、61.矩阵分解—提取模型的总结

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