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一图感受各种机器学习算法

發布時間:2025/3/15 30 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 一图感受各种机器学习算法 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

https://machinelearningmastery.com/

機器學習系列教程

從隨機森林開始,一步步理解決策樹、隨機森林、ROC/AUC、數據集、交叉驗證的概念和實踐。

文字能說清的用文字、圖片能展示的用、描述不清的用公式、公式還不清楚的寫個簡單代碼,一步步理清各個環節和概念。

再到成熟代碼應用、模型調參、模型比較、模型評估,學習整個機器學習需要用到的知識和技能。

  • 機器學習算法 - 隨機森林之決策樹初探(1)

  • 機器學習算法-隨機森林之決策樹R 代碼從頭暴力實現(2)

  • 機器學習算法-隨機森林之決策樹R 代碼從頭暴力實現(3)

  • 機器學習算法-隨機森林之理論概述

  • 隨機森林拖了這么久,終于到實戰了。先分享很多套用于機器學習的多種癌癥表達數據集 https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/。

  • 機器學習算法-隨機森林初探(1)

  • 機器學習 模型評估指標 - ROC曲線和AUC值

  • 機器學習 - 訓練集、驗證集、測試集

  • 機器學習 - 隨機森林手動10 折交叉驗證

  • 一個函數統一238個機器學習R包,這也太贊了吧

  • 基于Caret和RandomForest包進行隨機森林分析的一般步驟 (1)

  • Caret模型訓練和調參更多參數解讀(2)

  • 機器學習相關書籍分享

  • 基于Caret進行隨機森林隨機調參的4種方式

  • 送你一個在線機器學習網站,真香!

  • UCI機器學習數據集

  • 機器學習第17篇 - 特征變量篩選(1)

  • 機器學習第18篇 - 基于隨機森林的Boruta特征變量篩選(2)

  • 機器學習系列補充:數據集準備和更正YSX包

  • 機器學習第20篇 - 基于Boruta選擇的特征變量構建隨機森林

  • ?機器學習第21篇 - 特征遞歸消除RFE算法 理論

  • RFE篩選出的特征變量竟然是Boruta的4倍之多

  • 更多特征變量卻未能帶來隨機森林分類效果的提升

  • 總結

    以上是生活随笔為你收集整理的一图感受各种机器学习算法的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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