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机器学习基础知识
机器学习及排序学习基础
第⼆二章机器器学习基础2.1各种常⻅见算法图示2.2监督学习、⾮非监督学习、半监督学习、弱监督学习?2.3监督学习有哪些步骤2.4多实例例学习?2.5分类⽹网络和回归的区别?2.6什什么是神经⽹网络?
Machine learning data foundation formula
该机器学习的程序及资料非常基础,很适合初学者来使用,包含10个文件,分别针对不同的问题来进行讲解,此外该资料还配备有相应的视频学习资料和源代码文件。非常好用
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机器学习基础课程,主要是一些理论推导,及系统的知识体系介绍
读书之法 ,在循序而渐进 ,熟读而精思 机器学习算法基础知识 2016-03-27 数据玩家 在我们了解了需要解决的机器学习问题的类型之后 我们可以开始考虑搜集来的数据的类型 以及我们可以尝试的机器学
机器学习
XGBoost is an optimized distributed gradient boosting library designed to be highly efficient, flexi
机器学习——算法基础中完整代码
机器学习——算法基础2 完整代码
这份导图是根据中国地质大学在中国大学MOOC网站上的内容整理得到，包含了机器学习的基本概念、评估方法以及各种常用的机器学习算法，包括线性学习、支持向量学习、决策树学习、贝叶斯学习、神经网络学习、最近邻
本篇文章为机器学习基础算法笔记和对应代码实现，其中包括KNN算法、线性回归算法、梯度下降算法、PCA与梯度上升法、多项式回归与模型泛化、逻辑回归、SVM、决策树、集成学习与随机森林等基础算法。代码实现
机器学习基础探究，源码100%开源，操作简单易上手。本设计仅适用于手指测量，不可商用。调试通过，稳定可靠，支持二次定制。
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