有监督学习算法的评价指标——精确率、准确率和召回率
正文首先明白四个概念：TP (True Positive)：被正确预测的正样本数FP (False Positive)：被错误预测的正样本数TN (True Negative)：被正确预测的负样本数FN (False Negative)：被错误预测的负样本数正样本是指属于某一类别的样本,反样本是指不...
怎么能够实现非监督学习的聚类算法呢？
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非监督学习的K-Means算法是什么呀？
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非监督学习算法的聚类使用什么当作依据呢？
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非监督学习算法的簇是什么呢？
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非监督学习算法里面聚类产生的数据分组，怎样知道对象是有相似性还是相异性呢？
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Python监督学习之分类算法的概述
初入机器学习，无论是在书本上，还是在学习平台上，第一个介绍的就是监督学习，那么什么是监督学习呢？监督——顾名思义，把你“看着学习”，说的直白一点就是让你的计算机明白一种规律，并且按照这种规律进行大量的学习，最后通过该规律进行预测或者分类。生活中有垃圾分类，也...
【零基础必备】监督学习之K近邻算法三元预测分类
数据准备鸢尾花数据附带在Python scikit-learn 的 datasets 模块中，我们只需要调用这个数据即可，用于打开机器学习的大门。load_iris 返回的 iris 对象是一个 Bunch 对象，与字典非常相似，里面包含键和值：我们如何区分了，看看下面这个例子：In [1]: fr...
有监督学习、半监督学习、无监督学习三者具有代表性的算法都有哪些呢？
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有监督学习算法的特点是什么呀？
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