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机器学习模型应用思维导图
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集成学习，算法说明，神经网络等内容讲解
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思维导图大纲
机器学习模型应用思维导图模板大纲
集成学习
K近邻模型
用于iris数据集的分类
原理：基于距离度量的分类方法
决策树模型
用于iris数据集的分类
原理：通过递归划分属性空间，构建决策树进行分类
线性回归模型
用于iris数据集的预测任务
原理：基于线性假设的回归模型
投票分类器
集成多个模型的预测结果，提高分类性能
实现方式：多数投票、加权投票等
XGBoost模型
用于iris数据集的分类
原理：基于梯度提升的决策树集成方法
AdaBoost算法
代码实现
AdaBoost算法流程介绍
数据准备与预处理
代码实现细节
模型性能评估
MLP（多层神经网络）
NL库的使用
构建多层神经网络的结构
数据准备与预处理
模型训练与调优
分类任务的应用
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