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