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机器学习基础知识相关,包括线性代数 概率论 统计学,都是漫画的形式学习,没有这么枯燥。同时还包含了机器学习实战和机器学习西瓜书,还有python基础,有编程基础的可以把这本书作为字典查阅
本文概述了机器学习中的关键概念、框架和三要素,并深入探讨了机器学习的核心问题:过拟合。旨在为初学者提供机器学习的基础知识和理解。
计算机网络作为信息科学与技术的支柱之一,其知识点广泛而深刻。为了更好地呈现这一庞大体系,我们以思维导图的方式对计算机网络的核心知识进行了全面总结。从基础概念如拓扑结构、数据传输到高级议题如网络安全、云
第1章市场 第6章需求 1.需求供给基本原理 第15章市场需求 第16章均衡 第2章预算约束 第3章偏好 第4章效用 第5章选择 第7章显示偏好 第8章斯勒茨基方程 第9章购买和销售 第10章跨时期
机器学习的特点就是:以计算机为工具和平台,以数据为研究对象,以学习方法为中心;是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常
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机器学习所需要的基本数学知识的资料合集。学习完成后更便于将来学习机器学习。
读了两篇文章,第一篇是以前老师推荐的《AFewUsefulThingstoKnowAboutMachineLearning》,里面介强调了几个机器学习领域一些书上学不到的重要常识,还有一些需要特别注意
本文档主要对《统计学习方法-李航》、推荐算法(包括传统推荐算法、机器学习推荐算法和深度学习推荐算法)以及特征工程相关知识进行归纳总结,是机器学习/数据挖掘/数据分析岗位面试的必备学习资料。
西北大学论文,关于机器学习在异构微结构设计表示中的应用。
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