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从零开始学机器学习——分类器详解

首先给大家介绍一个很好用的学习地址:https://cloudstudio.net/columns

今天我们将结合第一章节中清洗得到的菜品数据,利用多种分类器对这些数据进行训练,以构建有效的模型。在这个过程中,我会详细讲解每一种分类器的原理及其重要性。

尽管这些知识点对于实践来说并不是必须掌握的,因为第三方依赖包已经为我们完成了大量的封装,使得调用这些功能仅需一行代码,但理解其背后的原理仍然至关重要。这将有助于我们在实际应用中更好地把握模型的表现和改进的方向。

分类路线图

在上一章节中,我们已经查看了微软的小抄表,并对其进行了中文翻译,希望这些内容对你有所帮助。今天,我们将继续探索Scikit-learn提供的一个类似的速查表,但它的细粒度和信息量更加丰富。这份速查表不仅能帮助您快速查找相关信息,还能为您在调整估计器(分类器的另一个术语)时提供实用的指导。

速查表原文地址:https://scikit-learn.org/stable/machine_learning_map.html

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表情😭符号应理解为“如果此估计器没有达到预期结果,则按照箭头尝


http://www.kler.cn/a/587637.html

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