机器学习和深度学习资料合集 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Net ...
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2017-07-15 13:55:50
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数据集参考文献：[1] A. Coraddu, L. Oneto, A. Ghio, S. Savio, D. Anguita, M. Figari, Machine Learning Approaches for Improving Condition?Based Maintenance of N ...
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2017-07-12 01:16:49
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来源： Poll的笔记 cnblogs.com/maybe2030/p/4734645.html 阅读目录 1. 决策树的模型 2. 决策树的基本知识 3. ID3、C4.5&CART 4. Random Forest 5. GBDT 6. 参考内容 1. 决策树的模型 2. 决策树的基本知识 3. ...
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2017-06-30 15:26:16
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来源： Poll的笔记 cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 1 什么是随机森林？ 作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源 ...
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2017-06-30 11:04:28
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机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learnin ...
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2017-06-27 09:58:09
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分享 知识要点：lubridate包拆解时间 | POSIXlt利用决策树分类，利用随机森林预测利用对数进行fit，和exp函数还原 训练集来自Kaggle华盛顿自行车共享计划中的自行车租赁数据，分析共享自行车与天气、时间等关系。数据集共11个变量，10000多行数据。https://www.kag ...
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2017-06-25 23:07:50
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版权声明： 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系wheeleast@gmail.com。也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言： 决策树这种算法有着很多良好的特 ...
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2017-06-09 14:06:42
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转摘自http://www.cnblogs.com/denny402/p/5032839.html opencv3中的ml类与opencv2中发生了变化，下面列举opencv3的机器学习类方法实例： 用途是opencv自带的ocr样本的分类功能，其中神经网络和adaboost训练速度很慢，效果还是k ...
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2017-06-06 18:54:32
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前几天备战考试，接下来的日子将会继续攻克大数据比赛 虽然停止了一段时间没有提交数据，但是这几天的收获还是有的，对Python 随机森林了解的更了解了 随机森林是由多课决策树组成（当然这个虽然我们初学者都知道，但是我确定没有现在认识的深刻），多棵决策树经过数据训练后，经过投票方式对测试数据进行判断 那 ...
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2017-06-01 22:44:36
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特征选择很重要，除了人工选择，还可以用其他机器学习方法，如逻辑回归、随机森林、PCA、LDA等。 分享一下逻辑回归做特征选择 特征选择包括: 特征升维 特征降维 特征升维 如一个样本有少量特征，可以升维，更好的拟合曲线 特征X 升维X/X**2/ 效果验证，做回归 加特征x**2之后的效果 特征X1 ...
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2017-06-01 16:37:22
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