# 機器學習理論與實戰

4.1 API : MultinomialNB、GaussianNB、BernoulliNB
# 機器學習理論與實戰 MultinomialNB GaussianNB BernoulliNB
06-29
1.1 API : LinearRegression、Ridge、LASSO、ElasticNet
# 機器學習理論與實戰線性回歸 Ridge LASSO ElasticNet
06-23
5.1 凸二次規劃問題
# 機器學習理論與實戰凸二次規劃
06-23
2.3 sklearn中的metrics.roc_curve評價名額
# 機器學習理論與實戰 roc_curve
05-28
1.線性回歸、梯度下降法、嶺回歸、LASSO回歸、最小二乘法
# 機器學習理論與實戰線性回歸最小二乘法嶺回歸 Lasso回歸
05-15
機器學習—線性回歸推廣及案例
# 機器學習理論與實戰線性回歸推廣多項式回歸 GAM
03-26
2.1 API : LogisticRegression
# 機器學習理論與實戰 sklearn 邏輯回歸
03-14
4.2 文本特征抽取的兩種方式CountVectorizer與TfidfVectorizer
# 機器學習理論與實戰 CountVectorizer TfidfVectorizer
12-19