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超详细的linux学习笔记,系统详细的记录了linux运维管理的各种技术,dns,smaba,apach,sendmail,常用命令等
机器学习课程所带讲义,有助于对课程内容的理解
英特尔® 架构上的机器学习基础知识。 涵盖的主题包括:综述可解决的问题的类型、了解构建模块学习机器学习中构建模块的基础知识、探索关键算法、监督学习算法、关键概念,如拟合不足和拟合过度、正则化及交叉验证
吴恩达2014机器学习课程思维导图,前半部分章节比较详细,后半部分较为简略。
《机器学习》课程教授环节的内容,同时加强相关实验环节的建设。针对当前深度学习热点,充分利用GPU等高性能处理硬件提升机器学习算法的性能,进而提高学生们利用机器学习方法分析问题解决问题的能力,特别是针对
最新大牛总结的机器学习课程课件,8年经验总结,包括工作中遇到的问题。
机器学习代码。这个代码是斯坦福大学的课程代码。里面包含8个课程代码。一劳永逸。代码写的很透彻,值得我们自己去好好分析。
分为几个板块,包括PCA、字典学习、混合高斯模型等理解,用于研究生机器学习课程的结课作业报告。
机器学习课程 家庭作业1:COVID患者预测 作业2:COVID生存预测 作业3:COVID胸部X射线预测 最终项目:食品食谱生成器
