sklearn自学指南(part4)--使用手册的目录

学习笔记，仅供参考，有错必纠
自翻译+举一反三

文章目录

1.4. 支持向量机
1.5. 随机梯度下降法
1.6. 近邻

1.4. 支持向量机

1.4.1. 分类
1.4.2. 回归
1.4.3. 密度估计，新颖性检测
1.4.4. 复杂性
1.4.5. 实用技巧
1.4.6. 核函数
1.4.7. 数学公式
1.4.8. 实施细则

1.5. 随机梯度下降法

1.5.1. 分类
1.5.2. 回归
1.5.3. 稀疏数据的随机梯度下降算法
1.5.4. 复杂性
1.5.5. 停止判据
1.5.6. 实用技巧
1.5.7. 数学公式
1.5.8. 实施细则

1.6. 近邻

1.6.1. 无监督的近邻
1.6.2. 近邻分类
1.6.3. 最近邻回归
1.6.4. 最近邻算法
1.6.5. 最近质心分类器
1.6.6. 近邻变压器
1.6.7. 邻域成分分析

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