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- 模型的介绍 根据问题特点选择适当的估计器estimater模型:分类(SVC,KNN,LR,NaiveBayes,…) 回归 (Lasso,ElasticNet,SVR,…) 聚类(KMeans,…) 降维(PCA,…) 机器学习模型按照可使用的数据类型分为监督学习和无监督学习两大类。 监督学习主要包括用于分类和用于回归的模型: 分类: 线性分类器(如LR... 模型的介绍 根据问题特点选择适当的估计器estimater模型:分类(SVC,KNN,LR,NaiveBayes,…) 回归 (Lasso,ElasticNet,SVR,…) 聚类(KMeans,…) 降维(PCA,…) 机器学习模型按照可使用的数据类型分为监督学习和无监督学习两大类。 监督学习主要包括用于分类和用于回归的模型: 分类: 线性分类器(如LR...
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- 本讲之前,先将高斯-赛德尔迭代法和雅克比迭代法以及迭代法求解线性方程组贴出来,毕竟收敛问题研究的是迭代方法的收敛问题。 进入主题: 判断迭代法收敛的办法: 1、首先根据方程组的系数矩阵A的特点判断; 2、可根据迭代矩阵的范数判断; 3、只好根据迭代矩阵的谱半径来判断; ———————————————————————————————————————————————————— ... 本讲之前,先将高斯-赛德尔迭代法和雅克比迭代法以及迭代法求解线性方程组贴出来,毕竟收敛问题研究的是迭代方法的收敛问题。 进入主题: 判断迭代法收敛的办法: 1、首先根据方程组的系数矩阵A的特点判断; 2、可根据迭代矩阵的范数判断; 3、只好根据迭代矩阵的谱半径来判断; ———————————————————————————————————————————————————— ...
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