哈佛Python人工智能导论课程中的决策树算法有何特点？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/GMwywjEZFih0vKk7uc6caAaTnXc/af在课程中，学员将接触到多种经典的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等。 ... 支持向量机则是一种强大的分类算法，它通过寻找最优的分类超平面来对数据进行 ...
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Java机器学习回归算法的原理及应用 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/R0vdw2Z3kiUYFAkopONcNImjn1e/af分类和预测. Java 中的机器学习库可以用于构建分类模型，如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，对数据进行分类和预测。这些模型可以应用于各种领域，如信用评估、疾病 ...
人工智能算法的类型及其工作原理 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/TA8pwRSrhixmjUkICeNcEWbcnpc监督学习是一种基于有标记数据的学习方法。在监督学习中，模型通过学习大量的有标记样本，来预测未知样本的标记。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持 ...
6个月内学习机器学习，如何进行数据处理？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PaYKwGreWiKn4ckoGo2cJ8SEnKg/ae线性回归是一种简单而基础的算法，用于建立变量之间的线性关系。它在预测数值型数据方面有广泛的应用。逻辑回归则主要用于分类问题，特别是二分类问题。决策树通过构建树状 ...
如何成功破解元机器学习工程面试 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/K7YLw93KuimPWdkO8oEca40PnQg例如，假设面试者在过去的项目中使用了决策树算法来解决一个分类问题，那么在面试中，他可以详细地介绍这个项目的背景、问题的定义、选择决策树算法的原因、如何进行 ...
机器学习速成课程：算法可解释性的挑战 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/FkxAwpuKOigsIXk3UBHcVLXfnne/aa常见的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。决策树算法通过对数据特征进行逐步划分，构建出一棵类似于树状的结构，从而进行分类或回归任务。神经网络则是 ...
探索Scikit-learn：Python 中的强大机器学习库 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/M8EXwt6LYimL7okfHkgcEj2Fnag... 算法，包括分类、回归、聚类等。这些算法. ... 在分类任务中，Scikit-learn 提供了多种经典的分类算法，如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。 ... 官方文档详细介绍了每个算法 ...
从baseline入门深度学习：原理、训练、迁移学习与图像分类网络全解析
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CsS2weZvgigEKok6IzycdiVunuy/a1从机器学习到深度学习 ... 机器学习：通常使用相对简单的算法（如线性回归、决策树）处理数据。需要人工设计特征工程来提高模型性能。 深度学习：通过深层神经网络自动学习特征， ...
探索TensorFlow官方仓库对机器学习的帮助 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/HSG7wshzJiT4ClkKayDcYwv8n6y/a1在分类任务中，我们可以找到各种分类算法的实现，如决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等。通过研究这些算法的代码，我们可以了解到它们的原理和应用场景。例如，决策树算法 ...
10个掌握统计学的GitHub资源库 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/MBlvwIfLpiF8wSk9ulxcVWcsnOc/aj这个资源库聚焦于机器学习中的统计学基础。它涵盖了从数据预处理中的统计方法，如数据标准化、缺失值处理等，到机器学习算法中的统计原理，如线性回归中的最小二乘法原理、 ...