目录
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- KNN
- 决策树
- 朴素贝叶斯
- SVM
- adaboost
- 梯度下降法
- Kmeans
- Apriori
- SVD
- 重要的评估指标(注意F1 score)
- 机器学习算法总结
-
- 过拟合和欠拟合产生的原因:
- 解决欠拟合(高偏差)的方法
- 解决过拟合(高方差)的方法:
KNN
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决策树
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朴素贝叶斯
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SVM
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adaboost
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这个题的答案给的有问题,推荐看完这个解析
41、AdaBoost算法原理的举例推演
梯度下降法
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Kmeans
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Apriori
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SVD 【机器学习|机器学习期末练习题】
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重要的评估指标(注意F1 score)
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![机器学习|机器学习期末练习题](http://img.readke.com/220530/0936323237-25.jpg)
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机器学习算法总结
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过拟合和欠拟合产生的原因:
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解决欠拟合(高偏差)的方法
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解决过拟合(高方差)的方法:
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