注册
登录
  • 网站公告
  • 文章归档
  • 网址收藏
  • 赞助本站

Jack Cui

分享技术 乐享生活

×
MENU
  • 网站首页
  • 技术分享
    • 机器学习
    • 深度学习
    • 网络爬虫
    • 网站建设
    • 小把戏录
    • 算法学习
      • 算法基础
      • 剑指Offer
  • 程序生活
  • 给我留言
  • 共享资源
    • 网络资源
    • 推荐书籍
  • 休闲娱乐
    • 视频解析
    • 电脑壁纸
  • 关于
    • 博客简介
    • Github
    • CSDN
    • 知乎
首页机器学习文章
机器学习实战教程(十三):树回归基础篇之CART算法与树剪枝 机器学习

机器学习实战教程(十三):树回归基础篇之CART算法与树剪枝

本篇文章将会讲解CART算法的实现和树的剪枝方法,通过测试不同的数据集,学习CART算法和树剪枝技术。
2017年12月14日 1,317 °C 7
阅读全文
机器学习实战教程(十二):线性回归提高篇之乐高玩具套件二手价预测 机器学习

机器学习实战教程(十二):线性回归提高篇之乐高玩具套件二手价预测

本篇文章讲解线性回归的缩减方法,岭回归以及逐步线性回归,同时熟悉sklearn的岭回归使用方法,对乐高玩具套件的二手价格做出预测。
2017年12月8日 1,233 °C 19
阅读全文
机器学习实战教程(十一):线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄 机器学习

机器学习实战教程(十一):线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄

前面的文章介绍了很多分类算法,分类的目标变量是标称型数据,而本文将会对连续型的数据做出预测。主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归,并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练。
2017年11月19日 1,947 °C 21
阅读全文
机器学习实战教程(十):提升分类器性能利器-AdaBoost 机器学习

机器学习实战教程(十):提升分类器性能利器-AdaBoost

前面的文章已经介绍了五种不同的分类器,它们各有优缺点。我们可以很自然地将不同的分类器组合起来,而这种组合结果则被成为集成方法(ensemble method)或者元算法(meta-...
2017年11月16日 1,150 °C 10
阅读全文
机器学习实战教程(九):支持向量机实战篇之再撕非线性SVM 机器学习

机器学习实战教程(九):支持向量机实战篇之再撕非线性SVM

上篇文章讲解的是线性SVM的推导过程以及简化版SMO算法的代码实现。本篇文章将讲解SMO算法的优化方法以及非线性SVM。
2017年11月15日 1,145 °C 4
阅读全文
机器学习实战教程(八):支持向量机原理篇之手撕线性SVM 机器学习

机器学习实战教程(八):支持向量机原理篇之手撕线性SVM

本篇文章参考了诸多大牛的文章写成的,对于什么是SVM做出了生动的阐述,同时也进行了线性SVM的理论推导,以及最后的编程实践,公式较多,还需静下心来一点一点推导。
2017年11月10日 2,238 °C 19
阅读全文
机器学习实战教程(七):Logistic回归实战篇之预测病马死亡率 机器学习

机器学习实战教程(七):Logistic回归实战篇之预测病马死亡率

本文对梯度上升算法和改进的随机梯度上升算法进行了对比,总结了各自的优缺点,并对sklearn.linear_model.LogisticRegression进行了详细介绍。
2017年11月9日 1,129 °C 18
阅读全文
机器学习实战教程(六):Logistic回归基础篇之梯度上升算法 机器学习

机器学习实战教程(六):Logistic回归基础篇之梯度上升算法

本文从Logistic回归的原理开始讲起,补充了书上省略的数学推导。本文可能会略显枯燥,理论居多,Sklearn实战内容会放在下一篇文章。自己慢慢推导完公式,还是蛮开心的一件事。
2017年11月8日 1,552 °C 38
阅读全文
机器学习实战教程(五):朴素贝叶斯实战篇之新浪新闻分类 机器学习

机器学习实战教程(五):朴素贝叶斯实战篇之新浪新闻分类

上篇文章机器学习实战教程(四):朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器讲解了朴素贝叶斯的基础知识。本篇文章将在此基础上进行扩展,你将看到以下内容:拉普拉斯平滑、垃圾邮件过滤(Python3)...
2017年11月7日 1,740 °C 27
阅读全文
机器学习实战教程(四):朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器 机器学习

机器学习实战教程(四):朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器

朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法,解决的是分类问题,如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树...
2017年11月7日 1,840 °C 15
阅读全文

文章导航

第 1 页 第 2 页

关于本站

name
博客宗旨
把最实用的经验,分享给最需要的读者,希望每一位来访的朋友都能有所收获!
文章 124 留言 860

QQ交流群

qq群
Coder
学生机专享

阅读排行

  • 1机器学习实战教程(一):K-近邻算法(史诗级干货长文)
  • 2爬虫进阶教程:百万英雄答题辅助系统
  • 3爬虫进阶教程:极验(GEETEST)验证码破解教程
  • 4爬虫进阶教程:抖音APP无水印视频批量下载
  • 5Python3网络爬虫快速入门实战解析
  • 6机器学习实战教程(二):决策树基础篇之让我们从相亲说起
  • 7机器学习实战教程(三):决策树实战篇之为自己配个隐形眼镜
  • 8Tensorflow实战(二):Discuz验证码识别
  • 9机器学习实战教程(八):支持向量机原理篇之手撕线性SVM
  • 10程序员内功:八大排序算法

最新评论

  • 懶懶 懶懶 謝謝樓主回應,圖片大小與個數都有一樣,就只是單純的再次下載同一個驗證碼檔案並覆蓋,就無法辨識了,反而其他沒覆蓋的檔案還是能辨識。
  • 懶懶 懶懶 樓主你好~這個代碼成功使用 6千的數據集訓練出模型,模型數據內辨識率是正常的, 但如果使用新的數據進行辨識卻無法辨識,想請問如果有新的數據加入數據集需要再重新訓練模型嗎?
  • 凉凉 凉凉 你好,我在网上有看到你的文章,看到你有发过60000个手写数据训练集的分享,但是现在已经取消了,能麻烦你发我一份吗?谢谢
  • W.W.J.D W.W.J.D 大佬你好。我最近在爬虫遇到了一个问题,想请教您,描述为:我想要爬取的一个界面,它将一些重要的数据存入localstorage,再用嵌入的js代码去读取,然后展示在界面上,我用了很多方法发现都无济于事,所以我想请教大佬这个问题应该如何搞定?请大佬指点迷津!
  • xuezha xuezha 大佬再问个小问题 请问你学习人工智能几年了 是从大一就开始学了吗 我觉得你学的真的非常好 机器学习实战的代码很多我都看不懂 看到你还能添加注释

更多精彩

  • 机器学习
  • 深度学习
  • 网络爬虫
  • 网站建设
  • 算法学习
  • 程序生活
  • 博客地图
  • 赞助本站
  • 博客简介

关于本站

Jack Cui博客是关注互联网以及分享人工智能相关知识的个人博客,主要涵盖了网络爬虫、机器学习、深度学习等经验教程。我的博客宗旨:把最实用的经验,分享给最需要的读者,希望每一个来访的朋友都能有所收获!

卖萌
Copyright © 2017-2018 Jack Cui博客 保留所有权利  辽ICP备17017404号-1 博客稳定运行:

登录 注册 找回密码

立即注册

点击“立即注册”转到用户注册页面。

输入用户名或电子邮箱地址,您会收到一封新密码链接的电子邮件。

  • 文章目录
  • 繁
  • icon