TensorFlow2实战-系列教程1：搭建神经网络进行分类任务 TensorFlow2实战-系列教程2：搭建神经网络进行回归任务 导包读数据 标签制作与数据预处理 基于Keras构建网络模型 更改初始化方法 加入正则化惩罚项 展示测试结果 - activation：激活函数的选择，一般常用relu - kernel_initializer,bias_initializer：权重与偏置参数的初始化方法 - kernel_regularizer，bias_regularizer：要不要加入正则化 - inputs：输入，可以自己指定，也可以让网络自动选 units：神经元个数

32机器学习-分类回归1

分类回归树算法的探讨.pdf.pdf

Note:由房价预测例子的学到，用Stacking的思维来汲取两种或者多种模型的优点 ipython的代码和数据集在我的GitHub中，链接在下面，下面的代码是在pycharm里运行的，差别不大。 #Step 1: 检视源数据集 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor imp

机器学习大作业-机器学习分类，回归，聚类算法项目源码 第一次作业 LinearDiscriminatorAnalysis分类，逻辑回归2，3分类 第二次作业 决策树 第三次作业 MLPClassifier分类器，Percepton线性分类器 第四次作业 一维拟合，二维拟合，支持向量机分类 第五次作业 多项式朴素贝叶斯分类器 第六次作业 GMM聚类算法 第七次作业 AdaBoostClassifier分类器 第八次作业 KMeans,KMedoids聚类

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目前大多数数据挖掘方法是从单关系中发现模式，而多关系数据挖掘（MRDM）则可直接从关系数据库的多表中抽取有效模式。MRDM可以解决原有命题数据挖掘方法不能解决的问题，它不仅有更强的信息表示能力，可以表示和发现更复杂的模式，还可以在挖掘进程中有效地利用背景知识来提高挖掘效率和准确率。近年来，借鉴归纳逻辑程序设计（ILP）技术，已经形成许多多关系数据挖掘方法，如关系关联规则挖掘方法、关系分类聚类方法等。