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机器学习-算法与模型

本部分文章讲解机器学习中常用的模型、评估指标和相关建模措施，快速上手机器学习模型
其中，模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、SVM、集成算法等等，评估指标包括AUC、KS等

分类与回归模型

线性模型

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【模型】一篇入门之-岭回归模型老饼 2024-11-20

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常用二分类模型

【模型】一篇入门之-逻辑回归模型老饼 2024-11-21

【模型】一篇入门之-决策树与CART决策树老饼 2024-11-28

【模型】一篇入门之-决策树ID3算法老饼 2024-11-20

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集成学习模型

【模型】一篇入门之-随机森林集成算法老饼 2024-11-20

【模型】一篇入门之-AdaBoost集成算法老饼 2024-11-28

【模型】一篇入门之-GBDT集成算法老饼 2024-11-28

其它常见模型

【模型】一篇入门之-朴素贝叶斯模型老饼 2024-11-21

【模型】一篇入门之-感知机二分类模型老饼 2024-11-21

【模型】一篇入门之-SVM支持向量机模型老饼 2024-10-17

聚类与降维算法

聚类算法

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【算法】一篇入门之-Kohonen规则聚类老饼 2024-10-05

【算法】一篇入门之-DBSCAN聚类老饼 2024-10-08

降维算法

【算法】一篇入门之-SVD降维老饼 2024-10-16

【算法】一篇入门之-PCA主成份分析老饼 2024-11-22

【算法】一篇入门之-FA因子分析老饼 2024-10-06

【算法】一篇入门之-LDA线性判别老饼 2024-10-16

【算法】一篇入门之-Fisher-LDA线性判别分析老饼 2024-11-22

求解与优化算法

精确求解

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【算法】一篇入门之-最小二乘法与QR分解老饼 2024-10-06

【算法】一篇入门之-广义特征值问题与求解方法老饼 2024-10-06

优化算法

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