资源：https://toscode.gitee.com/godfanmiao/ML-Kaggle-Gitee/repository/archive/master.zip
一、监督学习经典模型
1.分类学习
线性分类器（逻辑回归LR、随机梯度SGD）
支持向量机SVM
朴素贝叶斯
K近邻
决策树
集成模型（随机森林、梯度提升决策树）
准确性、召回率、精确率、F1
召回率和精确率差距过大的模型，实用价值较低
期待高召回率，能覆盖更多的目标
2.回归预测
线性回归
支持向量机
K近邻
回归树
集成模型
二、无监督学习经典模型
1.数据聚类
K均值算法
2.特征降维
主成分分析PCA
三、模型实用技巧
1.特征提升
2.模型正则化
3.模型检验
4.超参数搜搜
四、实战
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