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机器学习理论基础
阅读量:4566 次
发布时间:2019-06-08

本文共 468 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

1、一个论文结论:179种不同的分类学习方法(分类学习算法)在121个数据集上的性能,发现Random Forest(随机森林)和SVM(支持向量机)分类准确率最高,在大多数情况下超过其他方法。  

     Random Forest  随机森林 指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。

      SVM(支持向量机)

2、机器学习常见算法分类汇总:     

3、Geoff Hinton,Yann LeCun,Yoshua Benjo以及后起之秀Andrew Ng等,都成了这一波人工智能浪潮发展的焦点人物。

     

 

4、(推荐!)《Python 自然语言处理》– 使用自然语言工具包分析文本

      本版本的NLTK 已经针对Python 3和NLTK 3更新。本书的第一版由O'Reilly 出版,可以在访问到。(本书目前没有计划出第二版)。

 

5、

6、机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)

     

转载于:https://www.cnblogs.com/hopesun/p/6101474.html

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