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Python3机器学习实战教程：kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归、树回归.zip

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简介：
本教程为《Python3机器学习实战》资源包，包含kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性及树回归等核心算法的实践案例和源代码。适合初学者深入理解与应用机器学习技术。 svm支持向量机python代码机器学习实战（Python3）：kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归、树回归

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  • Python3机器学习实战教程：kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归、树回归.zip
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    本教程为《Python3机器学习实战》资源包，包含kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性及树回归等核心算法的实践案例和源代码。适合初学者深入理解与应用机器学习技术。 svm支持向量机python代码机器学习实战（Python3）：kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归、树回归
     
  • 机器学习实战（Python3）：探索kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归和树回归
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    本书聚焦于使用Python3进行机器学习实践，深入讲解了包括kNN、决策树、贝叶斯分类器、逻辑回归、支持向量机(SVM)、线性回归及树回归在内的多种算法模型。 每月至少发布两篇关于机器学习的原创文章，并在首发后通过视频或交流群分享最新内容和技术讨论的机会。欢迎加入我们的技术交流群进行探讨或提出建议。 第二章：kNN（k-邻域算法） 第三章：决策树（决策树）基础与实战，包括相亲案例和隐形眼镜推荐 第四章：朴素贝叶斯理论及其应用，如言论过滤器和新闻分类等实例 第五章：逻辑回归的基础知识及其实战应用 每章节均包含Python3编程代码示例。
     
  • KNN、K-means、EM、感知机、决策树、逻辑回归、SVM、AdaBoost、朴素贝叶斯
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    本篇内容涵盖经典机器学习算法，包括K近邻(KNN)、K均值聚类(K-means)、期望最大化(EM)算法、感知机、决策树、逻辑回归、支持向量机(SVM)、AdaBoost集成方法及朴素贝叶斯分类器。 实现算法包括KNN、Kmeans、EM、感知机（Perceptron）、决策树、逻辑回归、支持向量机（svm）、AdaBoost以及朴素贝叶斯。
     
  • Python实现的7种经典机器学习算法案例：线性回归、逻辑回归、KNN、SVM、朴素贝叶斯、决策树和K-Means——已验证有效
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    本教程详细讲解并实现了七种经典的机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归等，并通过Python代码展示其应用过程，所有案例均已实际验证有效。 Python实现线性回归、逻辑回归、KNN、SVM、朴素贝叶斯、决策树、K-Means七种机器学习算法的经典案例——亲测可用。
     
  • 经典机器学习算法案例详解（包括回归、逻辑回归、KNN、决策树、聚类及SVM等）
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    本书深入浅出地讲解了多种经典机器学习算法，如回归分析、逻辑回归、K近邻法(KNN)、决策树和随机森林、聚类方法以及支持向量机(SVM)，并提供了丰富的实际案例。 ## 目录概览：回归算法案例实现 ### 1、最小二乘法：功率与电流的线性关系 - 文件名: 01_最小二乘法.py ### 2、家庭用电预测：时间与功率的线性关系 - 文件名: 02_家庭用电预测.py ### 3、家庭用电预测：功率与电流的线性关系 - 文件名: 03_家庭用电预测.py ### 4、家庭用电预测：时间与电压的线性关系 - 文件名: 04_家庭用电预测.py ### 5、家庭用电预测：时间与电压的多项式关系 - 文件名: 05_家庭用电预测.py ### 6、过拟合样例 - 文件名: 06_过拟合.py ### 7、回归各种算法的过拟合比较 - 文件名: 07_回归各种算法的过拟合比较.py - 比较线性回归、Lasso回归、Ridge回归及ElasticNet模型性能。 ### 8、基于梯度下降法的线性回归实现 - 文件名: 08_基于梯度下降法的线性回归.py - 自行编写梯度下降算法，使用该方法构建个人的线性模型，并与Python内置库中的相应模型进行对比。
     
  • 逻辑回归Matlab代码-2018-MLSP-稀疏贝叶斯逻辑回归:Maxim...
    优质
    本文介绍了一种基于MATLAB实现的稀疏贝叶斯逻辑回归算法，并应用于模式识别和机器学习领域，旨在提供一种有效的特征选择方法。该算法结合了贝叶斯推理与逻辑回归模型，能够自动确定参数先验分布并进行高效计算，为解决高维数据下的分类问题提供了新的视角。 逻辑回归的Matlab代码用于重现2018年MLSP论文《稀疏贝叶斯逻辑回归》中的部分结果。作者是Maxime Vono、Nicolas Dobigeon 和 Pierre Chainais，发表于2018年的MLSP会议。版权所有：(c) 2018 Maxime Vono.
     
  • 莺尾花分类代码（逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、KNN）
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    本文探讨了逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯及KNN算法在莺尾花数据集上的应用，通过比较这些机器学习方法的分类效果，分析各自优劣。 莺尾花源码包含了逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KNN算法。