文件名称：Machine_Learning:这是Machince学习算法的仓库。 Python和R
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更新时间：2024-06-11 14:56:50
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机器学习 介绍 这是Machince学习算法的仓库。 Python和R。 它在每个单独的模板上都包含很多建议，因此可以更轻松地将其用作现成的解决方案。 部分 数据处理 清除数据集，创建分类变量，单独的训练/测试集。 回归算法 简单线性，多个线性，多项式，支持向量，决策树，随机森林。 分类算法 Logistic回归，KNN，SVM，内核SVM，朴素贝叶斯，决策树，随机森林。 聚类 K均值和层次聚类。 关联规则学习 Apriori和Eclat。 强化学习 高可信度边界（UCB）和汤普森采样。 自然语言处理 NLP模板。 深度学习 神经网络：使用Keras和TensorFlow的ANN和CNN（图像识别）。 降维 主成分分析（PCA），线性判别分析（LDA）和内核PCA。 选型+ XGBoosting 模型选择技术（网格搜索和k倍交叉验证）和XGBoost算法。 多输出模