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部署前在整个数据集上进行训练-[共6页]-180-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

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上传者：kele_book | 上传时间：2025-03-10 15:09

金币：36 | 页数：6 | 大小：16.54M | 格式：pdf
基扩展：基于原始属性扩展新属性来改进性能-[共4页]-186-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

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金币：24 | 页数：4 | 大小：16.54M | 格式：pdf
二分类：使用惩罚线性回归来检测未爆炸的水雷-[共24页]-190-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

二分类：使用惩罚线性回归来检测未爆炸的水雷-[共24页]-190-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf ...

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金币：140 | 页数：24 | 大小：16.54M | 格式：pdf
多类别分类-分类犯罪现场的玻璃样本-[共6页]-214-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

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金币：36 | 页数：6 | 大小：16.54M | 格式：pdf
如何训练一个二元决策树-[共4页]-225-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

如何训练一个二元决策树-[共4页]-225-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf ...

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金币：24 | 页数：4 | 大小：16.54M | 格式：pdf
决策树的训练等同于分割点的选择-[共3页]-229-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

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金币：19 | 页数：3 | 大小：16.54M | 格式：pdf
二元决策树的过拟合-[共4页]-232-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

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金币：24 | 页数：4 | 大小：16.54M | 格式：pdf
Bagging算法是如何工作的-[共11页]-237-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

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金币：64 | 页数：11 | 大小：16.54M | 格式：pdf
梯度提升法的基本原理-[共4页]-248-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

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金币：24 | 页数：4 | 大小：16.54M | 格式：pdf
获取梯度提升法的最佳性能-[共3页]-252-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

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金币：19 | 页数：3 | 大小：16.54M | 格式：pdf
针对多变量问题的梯度提升法-[共4页]-255-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

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金币：24 | 页数：4 | 大小：16.54M | 格式：pdf
随机森林-[共5页]-259-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

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金币：30 | 页数：5 | 大小：16.54M | 格式：pdf
参考文献-[共3页]-266-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

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金币：19 | 页数：3 | 大小：16.54M | 格式：pdf
构建随机森林模型来预测红酒口感-[共7页]-269-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

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金币：40 | 页数：7 | 大小：16.54M | 格式：pdf
用梯度提升预测红酒品质-[共8页]-276-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

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金币：46 | 页数：8 | 大小：16.54M | 格式：pdf
用Bagging来预测红酒口感-[共5页]-284-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

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金币：30 | 页数：5 | 大小：16.54M | 格式：pdf
对鲍鱼性别属性编码引入Python随机森林回归方法-[共3页]-289-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

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金币：19 | 页数：3 | 大小：16.54M | 格式：pdf
在梯度提升回归方法中引入鲍鱼性别属性-[共3页]-294-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

在梯度提升回归方法中引入鲍鱼性别属性-[共3页]-294-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf ...

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金币：19 | 页数：3 | 大小：16.54M | 格式：pdf
梯度提升法的性能评价以及变量编码的重要性-[共3页]-297-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

梯度提升法的性能评价以及变量编码的重要性-[共3页]-297-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf ...

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金币：19 | 页数：3 | 大小：16.54M | 格式：pdf
构建随机森林模型探测未爆炸水雷-[共5页]-301-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf

构建随机森林模型探测未爆炸水雷-[共5页]-301-Python机器学习——预测分析核心算法-人民邮电出版社-[美] Michael Bowles 鲍尔斯著.pdf ...

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