AI人工智能教程
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  1. AI人工智能 入门概念
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    1. AI人工智能 为什么使用Python来开发AI
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  3. AI人工智能机器学习
    1. AI人工智能 机器学习的类型(ML)
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  5. AI人工智能 监督学习(分类)
    1. AI人工智能 在Python中构建分类器的步骤
    2. AI人工智能 在Python中构建分类器
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    4. AI人工智能 决策树分类器
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    7. AI人工智能 分类失衡问题
    8. AI人工智能 合奏技巧
  6. AI人工智能监督学习（回归）
    1. AI人工智能 在Python中构建回归器
  7. AI人工智能逻辑编程
    1. AI人工智能 如何用逻辑编程解决问题
    2. AI人工智能 安装必需的包
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    1. AI人工智能 聚类概述
    2. AI人工智能 数据聚类算法
  9. AI人工智能 自然语言处理
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    1. AI人工智能 导入NLTK
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  11. AI人工智能 时间序列数据介绍
    1. AI人工智能 时间序列数据介绍
    2. AI人工智能 Pandas
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    1. AI人工智能 机器学习VS深度学习
    2. AI人工智能 卷积神经网络（CNN）
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AI人工智能 合奏技巧

2020-09-24 13:46 更新

这种方法基本上用于修改现有的分类算法，使其适用于不平衡的数据集。 在这种方法中，我们从原始数据中构建几个两阶段分类器，然后汇总它们的预测。 随机森林分类器是基于集合的分类器的一个例子。 img

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