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机器学习、深度学习和神经网络之间的区别和联系_python_脚本之家
算法:深度学习算法与其他机器学习算法的区别在于它们使用具有多层的深度神经网络,这使得网络能够在不需要显式特征工程的情况下学习数据中复杂和抽象的关系。 数据:深度学习比传统的机器学习需要更多的数据。这是因为深度学习架构有更多的参数,因此需要更多的数据来避免过拟合。 Python实现示例 Python实现简单的神经网络模型...
www.jb51.net/python/316268m...htm 2024-5-18
机器学习10大经典算法详解_python_脚本之家
8、kNN: k-nearest neighbor classification K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 9、Naive Bayes朴素贝叶斯 在...
www.jb51.net/article/1299...htm 2024-5-18
python机器学习库常用汇总_python_脚本之家
首先推荐大名鼎鼎的scikit-learn,scikit-learn是一个基于NumPy, SciPy, Matplotlib的开源机器学习工具包,主要涵盖分类,回归和聚类算法,例如SVM, 逻辑回归,朴素贝叶斯,随机森林,k-means等算法,代码和文档都非常不错,在许多Python项目中都有应用。例如在我们熟悉的NLTK中,分类器方面就有专门针对scikit-learn的接口,可以调...
www.jb51.net/article/128297.htm... 2024-5-13
Python机器学习之决策树算法_python_脚本之家
这篇文章主要为大家详细介绍了Python机器学习之决策树算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下 一、决策树原理 决策树是用样本的属性作为结点,用属性的取值作为分支的树结构。 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。决策...
m.jb51.net/article/1312...htm 2024-5-11