手推机器学习-监督学习(上)

手推机器学习-监督学习(上)
共7节 290人在学 课程详情
  • 基础模型:感知机与朴素贝叶斯

    • 统计学习及监督学习概论
    • 感知机
    • k近邻法
    • 朴素贝叶斯法
  • 手推决策树与SVM

    • 决策树
    • 逻辑斯谛回归与最大熵模型
    • 支持向量机

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    课时介绍

    知识点1: k近邻算法; 知识点2: k近邻模型 ;知识点3: k近邻法的实现:kd树

    课程介绍

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