原文：【机器学习概述】第二篇、模型评估和验证
Boosting算法（提升法)
无名小卒917    阅2658    转10
决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结
LibraryPKU    阅149    转2
什么是机器学习分类算法？
白泽来了    阅48
决策树与随机森林
枯井道人    阅928    转12
监督学习：生成模型和判别模型
readersu    阅1083    转5
背会这些，参加数据分析笔试，妥了~
学掌门    阅111
Adaboost 算法的原理与推导（读书笔记）
曾子墨1089    阅60549    转857
机器学习中的目标函数总结
taotao_2016    阅867    转2
【算法岗必看】机器学习高频面试题汇总
gfergfer    阅40
各种算法对比以及各自的优缺点
hybty    阅661    转2
【算法地图】一张地图带你玩转机器学习
快读书馆    阅87    转4
决策树、SVM、AdaBoost方法的比较
Z2ty6osc12zs6c    阅269    转2
干货｜在机器学习中如何应对不均衡分类问题？
timtxu    阅2922    转12
贝叶斯机器学习到底是什么？看完这篇你就懂啦
天道酬勤197102    阅456    转12
模式识别学科发展报告（1）丨模式识别基础重要研究进展
GTF_001    阅471    转6
深度学习六十问！一位算法工程师经历30+场CV面试后总结的常见问题合集下篇（含答案）
昵称73546223    阅702    转4
（数据科学学习手札26）随机森林分类器原理详解&Python与R实现
闲庭之雨    阅590    转3
语义分析的一些方法(中篇) | 数盟
openlog    阅206    转3
技术偏：预测建模、监督机器学习和模式分类概览
haosunzhe    阅86    转2
基于小样本学习的图像分类技术综述
新用户7959nMxg    阅1195    转3
非均衡数据概述
非著名问天    阅395    转2
学了统计、算法，如何正确应用机器学习？
rong_nirvana    阅151    转2
【学术论文】K近邻及其集成模型的股票价格预测
ChinaAET    阅95    转2
AIOps在美团的探索与实践——故障发现篇
bladexu0906    阅94    转2
太赞了！机器学习基础核心算法：贝叶斯分类！(附西瓜书案例及代码实现)
印度阿三17    阅344
半监督学习
deepen9bodhs0m    阅145
用SPSS借助R插件建立支持向量机模型
Memo_Cleon    阅37
数据挖掘学习笔记：分类、统计学习
LZS2851    阅83    转2