文件名称:
学习：数据是石油的未来，挖掘数据的潜在价值非常有意义。 这个图书馆记录了我的机器学习之路-源码
开发工具:
文件大小: 53mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-06
详细说明：深度学习演示
奇妙清单
1.
2.（感谢北京大学张志华团队的翻译工作，中文版点击）
一，记录深度学习例子：
名称
目录
咖啡
TensorFlow
茶野
凯拉斯
二，记录历程点滴：
掌握机器学习相关的概念和计算公式，包括有/无/半监督学习，强化学习，分类/回归/标注，聚类；训练集/验证集，交叉验证，测试集；数据预处理，正则化，归一化；损失函数，经验风险最小化，结构风险最小化，最优化算法；训练误差，泛化误差，欠拟合，过拟合；准确率，召回率，F1值，ROC和AUC；
掌握机器学习主流的模型及其，包括有生成方法：朴素贝叶斯，隐马尔可夫模型，判别方法：感知机，逻辑回归，决策树，K近邻，支持向量机
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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