机器学习典型步骤 过拟合 & 欠拟合 为什么需要交叉验证数据集？ 什么是学习曲线？ 为什么需要查准率和召回率来评估模型的好坏？查准率和召回率适合哪些问题领域？ 数据预处理 & 特征选择 kNN 使用k-近邻算法进行回归拟合 实例：糖尿病预测 线性回归 实例：波士顿房价预测 逻辑回归 乳腺癌检测（数据预处理） 朴素贝叶斯算法 实例：文档自动分类 k-Means均值算法 实例：文档聚类分析 决策树 基...

特别声明： 版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。