上海图书馆

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目录

Section1前言

Section2从数据的线性可分到间隔最大化

Section3对偶算法

Section4线性支持向量机与非线性支持向量机

Section5实践案例

Section1

前言

从这一期开始，我们准备介绍一系列经典机器学习算法模型，主要包括逻辑回归，支持向量机，决策树，因子分析，主成分分析，K-Means聚类，多元线性回归，时间序列，关联规则，朴素贝叶斯，隐式马尔可夫，协同过滤，随机森林，XGBoost，LightGBM等，一般会涵盖算法模型的引入背景，算法模型依赖的数学原理，算法模型的应用范围，算法模型的优缺点及改进建议，工程实践案例等。既适合刚入门机器学习的新手，也适合有一定基础想要进一步掌握算法模型核心要义的读者，其中不免会涵盖许多数学符号，公式以及推导过程，如果你觉得晦涩难懂，可以来"三行科创"

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