统计机器学习项目源码

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统计机器学习基础该存储库从头开始包含分类器和线性回归方法的实现。这些代码是为Raul Rojas教授于2019年Spring提供的统计机器学习课程(STAT 760) 。主要重点是各种概念的数学和理论处理。分类器和回归: 费舍尔判别感知器学习神经网络正则化神经网络和批量归一化知识网络基于普通最小二乘法(OLS)的线性回归线性回归的子集选择方法逻辑回归岭回归套索回归

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机器学习与统计-项目机器学习与统计模块,数据分析课程,GMIT 2020-2021 讲师:Ian McLoughlin博士作者: Andrzej Kocielski : 电子邮件: 介绍该存储库

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机器学习多个机器学习项目机器学习技术的理论和实践方面,使计算机系统能够从经验中学习。研究的方法包括概念学习决策树学习神经网络贝叶斯学习基于实例的学习遗传算法规则学习分析学习强化

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2021-02-23 05:48

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通过将正则化框架引入到统计学习中来,介绍了几种当前流行的统计学习机器,分析了他们的性能,并探讨了快速求解算法.关键词:统计学习;机器学习;支持向量机

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