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【机器学习】机器学习知识点全面总结（监督学习+无监督学习）
1.2.1.2 Adaboost 1.2.1.3 XGBoost 1.2.1.4 LightGBM 1.2.1.5 CatBoost 1.2.2 Bagging 1.2.2.1 随机森林 二、无监督学习 2.1 聚类 2.1.1 K-means算法 2.1.2 分层聚类 2.2 降维 2.2.1 PCA主成分...
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1.监督学习
1.11.3.AdaBoost 1.11.3.1.使用方法 1.11.4.Gradient Tree Boosting（梯度树提升）1.11.4.1.分类 1.11.4.2.回归 1.11.4.3.训练额外的弱学习器 1.11.4.4.控...
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大数据机器学习
4.Adaboost的实现 adaboost拓展资料 13 第十三章 EM算法及混合高斯模型 开头 1.问题提出 2.EM算法的引入 3.EM算法的收敛性 4.EM算法在高斯混合模型学习中的应用 5.EM算法的推广 14 第十四章 ...
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智能算法学习
Adaboost强分类器模型Adaboost强分类器通俗的讲就是多个弱分类器的一个组合，而所谓的弱分类器就是我们常常用的神经网络、KNN等模型。其工作步骤主要为：1.首先给出弱学习算法和样本空间（x,y），从样本空间中找出m组训练数据，每组训练数据的权重都是1/m；2.然后用弱学习算法迭代运算T次，每次运算...
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初识机器学习
TP-Growth，只需要对数据库进行两次访问，属于关联分析（Apriori 目前普遍不适用） AdaBoost, 人脸识别问题主要应用 逻辑回归：搜索排序 RF、GBDT： （RF）随机森林 推荐算法...
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数据分析方法
第三部分 机器学习方法–EM算法简介–监督学习简介–kNN算法–决策树学习–人工神经网络–支持向量机简介–交叉验证–AdaBoost算法 第一部分 概率论回顾 目录•随机变量的分布及数字特征•中心...
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机器学习经典算法
AdaBoost K均值（K-means） 最大期望（EM） Apriori算法 Pagerank,机器学习方法的分类,基于学习方式的分类 （1）有监...
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初识机器学习
机器学习常见算法和分类（2）FP-Growth，关联分析Apriori的改进版，华人发明的。逻辑回归，推荐，搜索结果的排序。RF随机森林，梯度提升决策树GBDT，与AdaBoost都属于对决策树的改进。LDA，文本分析，自然语言处理。Word2Vect...
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kmeans算法推导
1.写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习 算法 是非常有必要的，常见的机器学习 算法：监督学习 算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量...
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