机器学习中常见算法的总结
我在学习机器学习的过程中,总结不同的算法,希望和大家分享一下。
如果有总结不对的地方,请见谅,并指出来,一起改正,谢谢
其中包括KNN,决策树,SVM,LR,朴素贝叶斯,线性回归K-MEANS,BP,GBDT,XGBOOST,RF等。
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二十岁的编程男神王大...:那这个时代是什么时代呢? 是全员agent的时代,是前端+AI,后端+AI的时代,AI已经融入了项目生命周期的的每一个角落,那我最近在做的东西举例,检查BUG时,我们会用codex,CC等工具的skill去check,效果好还能直接fix,测试的时候,apifox等工具已经有了AI落地的改造,CI/CD阶段,我们会根据hook去跑AI check脚本,就连不少中间件,也迎来了AI落地的改造,(AI网关,AI在MQ中的运用),都可以去了解下
另外记着,这些东西不是意义,工作只是谋生的一个手段,ai是让开发提效了,但是呢,原先一周的工作流程压缩到了两天内,同时低级的都裁员了,只有高级的去维护,你看似写的大义凛然,或许那天你也会成为你文章里面拒绝往前走的人,你才大二,面对技术有热情是对的招聘动态