文件名称:
300Days__MachineLearningDeepLearning:我正在分享我的300DaysOfData机器学习和深度学习之旅-源码
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文件大小: 9mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-16
详细说明：机器学习和深度学习300天数据之旅
书籍和资源
1.
2.机器学习综合指南
3.使用Scikit Learn，Keras和TensorFlow进行机器学习
4.
5.
6.
7.
调查报告
1.
项目和笔记本
1.
第1天的300DaysOfData！
梯度下降和交叉验证：梯度下降是一种迭代方法，用于逼近最小化可微损失函数的参数。 交叉验证是一种重采样过程，用于评估有限数据样本上的机器学习模型，该样本具有一个将数据分为若干组的参数。 今天，在我的机器学习和深度学习之旅中，我简要阅读了一些基本主题，例如微积分，矩阵，矩阵微积分，随机变量，密度函数，分布，独立性，最大似然估计和条件概率。 我还阅读并实现了有关梯度下降和交叉验证的知识。 我正在从Scratch开始这个旅程，并且正在遵循《从Scratch进行机器学习》一书。 我在快照中介绍了梯度下降和交叉验证的实现。 希望您也花一些时间阅读上
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