机器学习PPT笔记

本文分享了笔者在学习机器学习过程中整理的一些个人笔记和PPT资料，内容涵盖机器学习算法、数据预处理、神经网络等方面，供大家参考和学习。欢迎感兴趣的同学一起交流学习。

机器学习（Machine Learning）是一种人工智能（AI）的分支领域，专注于计算机系统如何通过数据自动学习和改进，从而能够在任务中进行智能决策，无需明确的编程指令。该学习笔记文件包含了关于机器

机器学习包括多种算法，用于解决不同类型的问题。下面列举了一些常见的机器学习算法：监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法以及深度学习算法如神经网络。无监

主要是机器学习和数据挖掘的笔记整理,供大家参考。

针对吴恩达老师的机器学习和深度学习课程视频做的笔记,主编是黄海广,其中机器学习笔记为5.4版,最后修改于2019年3月9号;深度学习笔记为5.6版,最后修改于2019年3月9号;

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模型评估,是通过某种实验方法,评估测得某学习器的性能度量,以此做为评判方法。 除此之外,还可以辅助以假设检验,比较学习器之间的泛化能力。 我们可通过实验测试来对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择。

FP-GROWTH算法原理-实例2-加入第八个事务(I2,I1,I3,I5) * ppt课件 FP-GROWTH算法原理-实例2-加入第九个事务(I2,I1,I3) * ppt课件 FP-GROWTH

第八章 机器学习算法简介 8.1 机器学习问题 8.2 机器学习算法 8.3 机器学习应用 8.4 WEKA平台简介 提要 8.1 机器学习问题 概念 人工智能(Artificial Intellig

周志华《机器学习》全套ppt