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机器学习基础——降维PPT
机器学习数学基础(全集),包括概率论与数理统计,数学统计简史,高数、矩阵等
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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?
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带书签目录,完整版,Simonrogers著,郭茂祖译,机器学习的基础教程,绝对的完整版
内容主要涉及线性代数,拓扑学,微积分等机器学习所需的数学理论基础,共计1900多页,由UPenn的教授编写
机器学习
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
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