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人工智能基础视频教程零基础入门课程 第六章(上) 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍
人工智能基础视频教程零基础入门课程 第六章(下) 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍
c4.5基于信息增益比的多分类决策树python实现，包含数据集，运行结果以字典的形式进行存储
用python编写的softmax回归代码，可实现多分类功能，需安装numpy和tensorflow库，tensorflow主要用到mnist手写数字的数据集，如果自备了数据的话可以不安装tensor
在数学，尤其是概率论和相关领域中，Softmax函数，或称归一化指数函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量“压缩”到另一个K维实向量中，使得每一个元素的范围都在之间，并且所有元素的
softmax回归.py
softmax回归是逻辑回归的延伸，用来处理多分类问题，此代码是用matlab实现
softmax函数的详细推导过程，看完了就知道softmax怎么来的为什么这么弄。
UFLDL-Tutorial-Exercise-masterExercise5SoftmaxRegressionMATLAB完整版
sklearn中api介绍 常用的api有 accuracy_score precision_score recall_score f1_score 分别是: 正确率 准确率 P 召回率
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