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多類別分類問題：它屬于哪種玻璃-[共5頁]-82-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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2025-03-10 15:10

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參考文獻-[共3頁]-87-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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簡單問題和復雜問題的對比-[共3頁]-93-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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一個簡單模型與復雜模型的對比-[共3頁]-96-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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不同類型問題的性能評價指標-[共10頁]-101-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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使用前向逐步回歸來控制過擬合-[共6頁]-114-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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通過懲罰回歸系數來控制過擬合——嶺回歸-[共9頁]-122-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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理解最小角度回歸與前向逐步回歸的關系-[共4頁]-140-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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2025-03-10 15:09

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從數百個LARS生成結果中選擇最佳模型-[共6頁]-146-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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使用Glmnet：非常快速并且通用-[共7頁]-152-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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使用懲罰回歸求解分類問題-[共5頁]-159-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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理解基擴展：使用線性方法來解決非線性問題-[共3頁]-164-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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向線性方法中引入非數值屬性-[共4頁]-167-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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構建并測試模型以預測紅酒口感-[共5頁]-175-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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部署前在整個數據集上進行訓練-[共6頁]-180-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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基擴展：基于原始屬性擴展新屬性來改進性能-[共4頁]-186-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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二分類：使用懲罰線性回歸來檢測未爆炸的水雷-[共24頁]-190-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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多類別分類-分類犯罪現場的玻璃樣本-[共6頁]-214-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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如何訓練一個二元決策樹-[共4頁]-225-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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決策樹的訓練等同于分割點的選擇-[共3頁]-229-Python機器學習——預測分析核心算法-人民郵電出版社-[美] Michael Bowles 鮑爾斯著.pdf

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