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【阿旭機器學習實戰】【27】貝葉斯模型：新聞分類實戰----CounterVecorizer與TfidVectorizer構建特征向量對比
【阿旭機器學習實戰】系列文章主要介紹機器學習的各種算法模型及其實戰案例，歡迎點贊，關注共同學習交流。 本文介紹了新聞分類實戰案例，并通過兩種方法...
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【阿旭機器學習實戰】【26】邏輯斯蒂回歸----糖尿病預測實戰
【阿旭機器學習實戰】系列文章主要介紹機器學習的各種算法模型及其實戰案例，歡迎點贊，關注共同學習交流。 本文通過構建邏輯斯蒂回歸模型，對糖料病進行...
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【阿旭機器學習實戰】【25】決策樹模型----樹葉分類實戰
【阿旭機器學習實戰】系列文章主要介紹機器學習的各種算法模型及其實戰案例，歡迎點贊，關注共同學習交流。 本文通過構建決策樹模型，對某樹葉分類數據集...
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【阿旭機器學習實戰】【24】信用卡用戶流失預測實戰
【阿旭機器學習實戰】系列文章主要介紹機器學習的各種算法模型及其實戰案例，歡迎點贊，關注共同學習交流。 本文針對某國外匿名化處理后的信用卡真實數據...
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【阿旭機器學習實戰】【23】特征降維實戰---人臉識別降維建模，并選出最有模型進行未知圖片預測【阿旭機器學習實戰】系列文章主要介紹機器學習的各種算法模型及其實戰案例，歡迎點贊，關注共同學習交流。 本文使用PCA降維的方式對圖片進行降維之后...
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【阿旭機器學習實戰】【22】特征降維實戰---主成分分析(PCA)與線性判別分析算法（LDA）
【阿旭機器學習實戰】系列文章主要介紹機器學習的各種算法模型及其實戰案例，歡迎點贊，關注共同學習交流。 本文介紹了特征降維的兩種方式主成分分析(P...
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【阿旭機器學習實戰】【21】通過SVM分類與回歸實戰案例，對比支持向量機（SVM）3種SVM不同核函數
【阿旭機器學習實戰】系列文章主要介紹機器學習的各種算法模型及其實戰案例，歡迎點贊，關注共同學習交流。 本文介紹了3種SVM不同核函數的基本應用范...
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【阿旭機器學習實戰】【20】支持向量機SVM原理簡介及示例演示：畫出SVM二維決策邊界與分離非線性坐標點【阿旭機器學習實戰】系列文章主要介紹機器學習的各種算法模型及其實戰案例，歡迎點贊，關注共同學習交流。 本文介紹了支持向量機SVM的基本原理，并且...
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【阿旭機器學習實戰】【19】如何在不減少分辨率的情況下降低圖片存儲空間？K-Means算法進行圖片顏色點分類存儲
【阿旭機器學習實戰】系列文章主要介紹機器學習的各種算法模型及其實戰案例，歡迎點贊，關注共同學習交流。 本文使用無監督學習算法K-means聚類算...