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6387ccbf
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10月 04, 2020
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jackfrued
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Day71-80/71.人工智能和机器学习概述.md
Day71-80/71.人工智能和机器学习概述.md
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Day71-80/72.k最近邻分类.md
Day71-80/72.k最近邻分类.md
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Day71-80/res/scikit-learn-logo.png
Day71-80/res/scikit-learn-logo.png
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未找到文件。
Day71-80/71.人工智能和机器学习概述.md
浏览文件 @
6387ccbf
...
...
@@ -119,5 +119,12 @@ $$
5.
测试算法
6.
应用算法
###
###
Scikit-learn介绍
![](
res/scikit-learn-logo.png
)
Scikit-learn源于Google Summer of Code项目,由David Cournapeau在2007年发起,它提供了机器学习可能用到的工具,包括数据预处理、监督学习(分类、回归)、非监督学习(聚类)、模型选择、降维等。
官网地址:
<https://scikit-learn.org/stable/index.html>
安装方法:
`pip install scikit-learn`
\ No newline at end of file
Day71-80/72.k最近邻分类.md
浏览文件 @
6387ccbf
...
...
@@ -20,3 +20,20 @@ k值的选择对于kNN算法的结果有非常显著的影响。下面用李航
实际应用中,$k$的取值通常都比较小,可以通过交叉检验的方式来选择较好的$k$值。
### 算法优缺点
优点:
1.
简单有效
2.
重新训练代价低
3.
适合类域交叉样本
4.
适合大样本分类
缺点:
1.
惰性学习
2.
输出的可解释性不强
3.
不擅长处理不均衡样本
4.
计算量比较大
\ No newline at end of file
Day71-80/res/scikit-learn-logo.png
0 → 100644
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7.9 KB
README.md
浏览文件 @
6387ccbf
...
...
@@ -377,7 +377,7 @@ Python在以下领域都有用武之地。
#### Day80 - [推荐系统实战](./Day71-90/80.推荐系统实战.md)
### Day81~90 -
大数据分析实战
### Day81~90 -
[大数据分析实战](./Day81-90)
### Day91~100 - [团队项目开发](./Day91-100)
...
...
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