机器学习算法竞赛实战
时间: 2023-10-05 20:05:39 浏览: 65
参考中的资源提到了一些常见的机器学习算法,包括K近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法和支持向量机(SVM)。这些算法都是监督学习的一部分,可以在机器学习算法竞赛中应用。此外,参考中的资源是关于Matlab算法学习指南,其中涵盖了信号处理、图像处理、数值计算和机器学习等领域的常见题型和算法示例。这些资源提供了详细的描述、示例代码和讲解,对于对Matlab算法和应用感兴趣的人群是非常有用的。另外,引用中提到了XGBoost算法的一些主要特点,包括稀疏感知算法、近似树学习、并行计算和核外计算等。XGBoost算法在机器学习算法竞赛中也是一个非常流行的选择。所以,在机器学习算法竞赛实战中,你可以考虑使用K近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、支持向量机(SVM)和XGBoost算法等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习算法基础(实战)](https://blog.csdn.net/weixin_42430904/article/details/82948030)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Matlab算法学习指南(数值计算、机器学习、信号处理、图像处理)](https://download.csdn.net/download/weixin_41784475/88221221)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [《机器学习算法竞赛实战》整理 | 五、模型训练](https://blog.csdn.net/qq_37039382/article/details/124541131)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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