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— python 2026-07-18

82.k最近邻算法

k最近邻算法 k 最近邻算法（kNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，由美国统计学家伊芙琳·费克斯和小约瑟夫·霍奇斯于 1951 年提出。kNN 算法的原理是从历史数据中找到 $\small{k}$ 个跟新输入的实例最邻近的实例，根据...

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— python 2026-07-18

神经网络模型在人类的大脑中，神经元（neuron）是负责信息传递和处理的单元，神经元通过化学信号和电信号进行交流，这是人类记忆、感觉、运动等功能的基础。神经元包含了轴突（axon）和树突（dendrite），树突负责接收信号，轴突负责发送...

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— python 2026-07-18

K-Means聚类算法聚类（Clustering）是数据挖掘和机器学习中的一种重要技术，用于将数据集中...

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回归模型回归模型是机器学习和统计学中的一种基本模型，用于预测连续型输出变量。简�...

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决策树和随机森林 **决策树**（Decision Tree）是一种基于树结构的监督学习算法，可用于**分�...

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— python 2026-07-18

机器学习实战本章我们通过经典的“泰坦尼克号生存预测”项目为大家讲解机器学习的完整应用，该项目来自于全球知名的数据科学竞赛平台Kaggle。该平台是数据科学、机器学习、人工智能领域的重要社区之一，为数据科学家和算法工程师提供了一个实践、分享...

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— python 2026-07-18

朴素贝叶斯算法我们继续为大家介绍解决分类任务的算法，本章介绍一种概率模型贝叶斯分类器。贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，因而统称为贝叶斯分类器。在介绍贝叶斯定理之前，我们先讲一个故事：从 2015 年到 20...

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— python 2026-07-18

自然语言处理入门自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学和人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、生成和与人类语言进行交互。NLP 的应用场景广泛，包括文本分类、情感分析、机器...

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集成学习算法之前的章节，我们主要为大家介绍了机器学习中的单模型。事实上，将多个单模型组合成一个综合模型的方式早已成为现代机器学习模型采用的主流方法，这种方法被称为**集成学习**（ensemble learning）。集成学习的目标是通过...

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— python 2026-07-18

分支结构迄今为止，我们写的 Python 程序都是一条一条语句按顺序向下执行的，这种代码结构叫做顺序结构。然而仅有顺序结构并不能解决所有的问题，比如我们设计一个游戏，游戏第一关的过关条件是玩家获得 1000 分，那么在第一关完成后，我们要...

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