[帮助文档] 机器学习线性支持向量机算法组件的配置及示例
支持向量机SVM（Support Vector Machine）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。
①机器学习分类算法之XGBoost（集成学习算法）
走进XGBoost什么是XGBoost？全称：eXtreme Gradient Boosting作者：陈天奇(华盛顿大学博士)基础：GBDT所属：boosting迭代型、树类算法。适用范围：分类、回归优点：速度快、效果好、能处理大规模数据、支持多种语言、支持自定义损失函数等等。缺点：算...
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Python机器学习：通过scikit-learn实现集成算法
Python机器学习：通过scikit-learn实现集成算法 有时提高机器学习算法的准确度很困难，本文将通过scikit-learn介绍三种提高算法准确度的集成算法。本文选自《机器学习——Python实践》一书。 在现实生活中，常常采用集体智慧来解决问题。那么在机器学习中，能否将多种...
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