人工智能玩转游戏[神经网络和基于强化学习PPO算法]

ML之LassoR&RidgeR：基于datasets糖尿病数据集利用LassoR和RidgeR算法(alpha调参)进行(9→1)回归预测 ML之LiR&LassoR：利用boston房价数据集(PCA处理)采用线性回归和Lasso套索回归算法实现房价预测模型评估 ML之LiR&Lasso：基于datasets糖尿病数据集利用LiR和Lasso算法进行(9→1)回归预测(三维图散点图可视化) ML之回归预测：利用Lasso、ElasticNet、GBDT等算法构建集成学习算法AvgModelsR对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行回归预测(模型评估、模型推理) ML之回归预测：利用多个算法模型(LassoR、KernelRidgeR、ElasticNetR、GBR、LGBMR、XGBR)对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行回归预测 ML之FE：利用【数据分析+数据处理】算法对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行特征工程处理(史上最完整，建议收藏)——附录 ML之FE：利用【数据分析+数据处理】算法对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行特征工程处理(史上最完整，建议收藏) ML之XGBoost：利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法，ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估) ML之分类预测：以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程 ML之LoR：利用信用卡数据集(欠采样{Nearmiss/Kmeans/TomekLinks/ENN}、过采样{SMOTE/ADASYN})同时采用LoR算法(PR和ROC评估)进行是否欺诈二分类