我的专题

我的专题《文本情感分析》（一）准备工作

我的专题《文本情感分析》（二）算法原理

我的专题《支持向量机》（一）准备工作

我的专题《支持向量机》（二）小试牛刀

我的专题《文本情感分析》（三）工作过程

我的专题《支持向量机》（三）分类问题

我的专题《文本情感分析》（四）组件实现

我的专题《支持向量机》（四）回归问题

我的专题《支持向量机》（五）SVM API

我的专题《决策树》（一）准备工作

决策树（Decision Tree）是一种直观且易于理解的机器学习算法，它可以处理分类和回归问题。 课程学习目标： 授课环境：win11 + pycharm 2021.1.3 + ...

我的专题《决策树》（二）初识决策树

在学习决策树原理之前，我们先感性的了解下决策树的构建和推理过程、以及 API 的使用。 1. 分类决策树 分类决策树基于训练数据构建一个树状结构，每个节点代表一个特征，每个分支代表...

我的专题《决策树》（三）分类决策树

构建决策树时，需要根据训练数据计算所有特征的最佳分裂点，来实现分类决策树构建。在 scikit-learn 的分类决策树实现中，主要用到了两种方法： 接下来，我们就要去学习和掌握这...

我的专题《决策树》（四）回归决策树

在构建回归决策树时，我们需要找到最优的分裂点，以最小化子集的均方误差。回归决策树也有自己的一些分裂准则，我们将详细探讨这些分裂准则的计算方法，并介绍如何应用它们来构建回归决策树。

我的专题《决策树》（五）过拟合问题

过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。无论是传统机器学习算法、还是深度学习算法都会出现过拟合问题。 1. 过拟合方法...

我的专题《决策树》（六）决策树 API

Scikit-Learn（sklearn）是一个用于机器学习的Python库，其中包含了大量用于分类、回归、聚类和其他机器学习任务的算法和工具。在sklearn中，决策树是其中的一...

我的专题《Python 深入浅出》（一）准备工作

安装环境 安装IDE 课程介绍

我的专题《Python 深入浅出》（二）精通语法

基础语法（变量、条件、循环语句）、面向对象、高阶语法（生成器、闭包函数、装饰器）

我的专题《Python 深入浅出》（三）GUI 编程

tkinter

我的专题《Python 深入浅出》（四）数据库编程

1. MySQL 2. Redis 3. MongoDB … 其他数据库

我的专题《Python 深入浅出》（五）多任务编程

1. 线程 2. 进程 3. 协程