机器学习实践（R语言版）-白红宇的个人博客

机器学习实践（R语言版）

发布日期：2021-05-12 17:19:37 浏览次数：19 分类：精选文章

本文共 210 字，大约阅读时间需要 1 分钟。

第一章机器学习简介

第二章数据的管理和理解

第三章懒惰学习--使用近邻分类

第四章概率学习--朴素贝叶斯分类

第五章分而治之--应用决策树和规则进行分类

第六章预测数值型数据--回归方法

第七章黑箱方法--神经网络和支持向量机

第八章探寻模式--基于关联规则的购物篮分析

第九章寻找数据的分组--k均值聚类

第十章模型性能的评价

第十一章提高模型的性能

第十二章其他机器学习主题

关于作者

喝酒易醉，品茶养心，人生如梦，品茶悟道，何以解忧？唯有杜康！

-- 愿君每日到此一游！

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第一章机器学习简介

第二章数据的管理和理解

第三章懒惰学习--使用近邻分类

第四章概率学习--朴素贝叶斯分类

第五章分而治之--应用决策树和规则进行分类

第六章预测数值型数据--回归方法

第七章黑箱方法--神经网络和支持向量机

第八章探寻模式--基于关联规则的购物篮分析

第九章寻找数据的分组--k均值聚类

第十章模型性能的评价

第十一章提高模型的性能

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第六章 预测数值型数据--回归方法

第七章 黑箱方法--神经网络和支持向量机

第八章 探寻模式--基于关联规则的购物篮分析

第九章 寻找数据的分组--k均值聚类

第十章 模型性能的评价

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第七章黑箱方法--神经网络和支持向量机

第八章探寻模式--基于关联规则的购物篮分析

第九章寻找数据的分组--k均值聚类

第十章模型性能的评价

第十一章提高模型的性能

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