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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
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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，對糖料病進行預測。 目錄 1. 導入并查看...
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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進行建模預測，并進行模型優化。...
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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集，通過建模判斷該用戶是否已經...
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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，使用不同的分類模型進行訓練預...
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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(PCA)與線性判別分析算法（LD...
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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圍及特點，并使用3種SVM不同...
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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，并且通過2個示例介紹了SVM二維決...
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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聚類算法通過對圖片顏色點進行聚類的方...
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【阿旭機器學習實戰】【18】KMeans聚類中的常見問題
【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。 本文對機器學習中的KMeans聚類中常見的幾個問題進行說明介紹。 目錄 ...
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【阿旭機器學習實戰】【17】KMeans聚類算法中如何選擇合適的聚類個數K
【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。 目錄 KMeans聚類算法中如何選擇合適的聚類個數？[#KMeans_5...
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【阿旭機器學習實戰】【16】KMeans算法介紹及實戰：利用KMeans進行足球隊分類
【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。 本文對機器學習中的KMeans算法原理進行了簡單介紹，并且通過實戰案例：...
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【阿旭機器學習實戰】【15】人臉自動補全(多目標回歸)，并比較5種不同模型的預測效果
【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5種不同的機器學習模型：KNN回歸模型，線性回歸，嶺回歸，las...
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【阿旭機器學習實戰】【14】決策樹回歸模型實戰：對美國波士頓房價進行分析預測
【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。 本文用機器學習中的決策樹回歸模型對美國波士頓房價進行分析預測。 關于決策...
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【阿旭機器學習實戰】【13】決策樹分類模型實戰：泰坦尼克號生存預測
【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。 本文用機器學習中的決策樹分類模型對泰坦尼克號生存項目進行預測。 關于決策...
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【阿旭機器學習實戰】【12】決策樹的基本原理及其構造與使用方法【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。 本文對機器學習中的決策樹基本原理及其構造與使用方法。 目錄 決策樹[#_...
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【阿旭機器學習實戰】【11】文本分類實戰：利用樸素貝葉斯模型進行郵件分類
【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。 本文主要介紹如何使用樸素貝葉斯模型進行郵件分類，置于樸素貝葉斯模型的原理...
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【阿旭機器學習實戰】【10】樸素貝葉斯模型原理及3種貝葉斯模型對比：高斯分布樸素貝葉斯、多項式分布樸素貝葉斯、伯努利分布樸素貝葉斯
【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。 本文介紹了機器學習中的樸素貝葉斯的基本原理，并對3種貝葉斯模型根據鳶尾花...
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【阿旭機器學習實戰】【9】隨機梯度下降（SGD）進行乳腺癌良惡性預測，并與邏輯斯蒂回歸預測結果進行對比
【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。 本文使用機器學習中的隨機梯度下降（SGD）進行乳腺癌良惡性預測，并將其與...
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【阿旭機器學習實戰】【7】嶺回歸基本原理及其λ的選取方法
【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。 本文對機器學習中的基于線性回歸模型改進的嶺回歸原理進行了簡單介紹，并且通...