支持向量机&向前逐步回归&惩罚线性回归（岭回归/套索回归/ElasticNet/最小角度回归LARS/Glmnet）
二元决策树：分割点评价标准是基尼不纯性度量和信息增益
自举集成（Bagging）：从训练数据集获得一系列的自举样本，对每一个自举样本训练一个基学习器，将基学习器的均值作为结果。
梯度提升算法：与Bagging和随机森林的不同之处在于它在减少方差的同时，还可以减少偏差。
随机森林算法：Bagging加上随机选择的属性子集
对类别进行编码后可将分类问题转换为普通线性问题
多分类问题可以转化为多个二分类问题
机器学习算法 github主页：机器学习和算法 最近以来一直在学习机器学习和算法，然后自己就在不断总结和写笔记，记...
总结一些机器学习算法步骤：
机器学习汇总，珍藏版！ 原创2018-03-06昱良机器学习算法与Python学习 机器学习系列阶段总结！ 1.机...
最近在看吴恩达的机器学习，做个笔记总结总结。方便自己复习吧。 主要是学习了梯度下降算法和线性回归算法...
吴恩达-机器学习课程--13:Clustering 的学习总结： 最常见的非监督算法：K-means算法 假如想把...
之前的文章我们介绍了“机器学习”所学习的东西是“算法”，也给出了算法的概念，总结如下。 算法 —— 广义上来讲，算...
回归算法 线性回归算法： 支持向量机&向前逐步回归&惩罚线性回归（岭回归/套索回归/ElasticNet/最小角度...
根据自己看的一些书籍及技术博客等内容，对机器学习算法进行一些总结，供大家参考
机器学习 ：根据学习算法从海量的数据中总结出规律的过程，总结出来的规律称为模型，机器学习研究的主要内容是关于在计算...
机器学习常用算法总结如下：决策树随机森林算法逻辑回归SVM朴素贝叶斯K最近邻算法K均值算法Adaboost 算法神...
本文标题：机器学习算法总结
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