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介绍支持向量机与决策树集成等模型的应用

2021-9-1 06:57:36 987 向量机决策树

0 本文主要介绍支持向量机、k近邻、朴素贝叶斯分类、决策树、决策树集成等模型的应用。讲解了支持向量机SVM线性与非线性模型的适用环境，并对核函数技巧作出深入的分析，对线性Linear核函数、多项式Poly核函数，高斯RBF核函数进行了对比。讲述了K近邻的使用方法。对高斯朴素贝叶斯分类器（Gaussian naive Bayes）、多项式朴素贝叶斯分类器（Multinomial naive Bayes）和伯努利贝叶斯分类器（Bernoullinaive Bayes）进行了不同的介绍。 0 Python 机器学习实战 —— 监督学习（下）.pdf 1 Bytes , 下载次数: 3
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