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【干货】对于回归问题，我们该怎样选择合适的机器学习算法

机器学习编程算法线性回归神经网络决策树

本文分别介绍：线性回归和多项式回归、神经网络、决策树和决策森林，并分别列出了其各自优缺点，相信有助于指导我们在特定工作中选择合适的算法。

2018-04-16

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【资源】15个在线机器学习课程和教程

机器学习决策树神经网络

本文推荐15个机器学习课程和行业领先大牛的教程。其中大多数课程都是免费的，无需注册即可自学。内容包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、神经网络和深度学习、估计、贝叶斯学习、支持向量机和核方法（kernel）、聚类、无监督学习、提升算法（boosting）、强化学习和学习理论（learning theory）。如果你需要回顾一下机器学习的背景知识，卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）的Geoff Gordon教授的机器学习系列课程非常值得学习：机器学习的数学背景（Math Ba

2018-04-12

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主流机器学习算法简介与其优缺点分析

机器学习编程算法 scikit-learn 决策树神经网络

机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型

2018-04-11

1K0

专知主题链路知识推荐#5-机器学习算法-决策树完整学习教程

机器学习编程算法决策树人工智能

【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。今天给大家继续介绍我们独家整理的机器学习——决策树的完整性学习教程，后续会推出主题模型、PyTorch、WebCollector爬

2018-04-10

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穿越半个世纪，探寻中国数据库50年的发展历程

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