本章主要介绍`10`种常见的机器学习算法(模型)的原理,理解模型的原理对于以后使用一些机器学习库实现业务功能时是有好处的。 本章主要涉及的知识点有: - kNN - 线性回归 - 逻辑回归 - 多分类学习 - 决策树 - 随机森林 - 朴素贝叶斯分类器 - 支持向量机 - k-Means - AGNES 关于本章的实验与涉及的案例均可以在平台进行体验,名称与链接如下: | 名称 | 链接 | |------|------| |《机器学习》---线性回归|https://www.educoder.net/shixuns/4awq25iv/challenges| |《机器学习》---逻辑回归|https://www.educoder.net/shixuns/tw9up75v/challenges| |《机器学习》---多分类学习|https://www.educoder.net/shixuns/bfyloih4/challenges| |《机器学习》---kNN算法|https://www.educoder.net/shixuns/aw9bxy75/challenges| |《机器学习》---决策树|https://www.educoder.net/shixuns/hl7wacq5/challenges| |《机器学习》---随机森林|https://www.educoder.net/shixuns/ya8h7utx/challenges| |《机器学习》---朴素贝叶斯分类器|https://www.educoder.net/shixuns/uyl5pk2q/challenges| |《机器学习》---支持向量机|https://www.educoder.net/shixuns/b6yi97f2/challenges| |《机器学习》---随机森林|https://www.educoder.net/shixuns/ya8h7utx/challenges| |《机器学习》---k-means|https://www.educoder.net/shixuns/k6fp4saq/challenges| |《机器学习》---AGNES|https://www.educoder.net/shixuns/qy9gozt8/challenges| 也可通过扫码查看整套课程,二维码如下: