随笔分类 -  机器学习十讲

机器学习十讲----第十讲
摘要：机器学习的方法： 强化学习: 强化学习的方法： Qlearning： 学习建议： 阅读全文
posted @ 2021-02-06 22:26 喜欢爬的孩子 阅读(46) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十讲----第九讲
摘要：应用领域： 神经元和感知机： 梯度计算： 机器学习和深度学习 卷积神经网络： 阅读全文
posted @ 2021-02-06 12:29 喜欢爬的孩子 阅读(52) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十讲----第八讲
摘要：维度： 欧式距离： 稀疏度： 决策树： 朴素贝叶斯： 特征选择和降维： 阅读全文
posted @ 2021-02-05 18:38 喜欢爬的孩子 阅读(49) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十讲----第七讲
摘要：batch： 局部最小和全局最小： 动量法： 二阶优化： 总结： 阅读全文
posted @ 2021-02-05 17:02 喜欢爬的孩子 阅读(50) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十讲----第六讲
摘要：特征值分解： 降维： 主成分分析： 模型求解： 自编码器： deep patient： 总结： 阅读全文
posted @ 2021-02-04 19:37 喜欢爬的孩子 阅读(57) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十讲----第五讲
摘要：凸函数和jensen不式： 聚类： kmeans模型 高斯混合模型： 阅读全文
posted @ 2021-02-04 10:50 喜欢爬的孩子 阅读(46) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十讲----第四讲
摘要：误差来源： 非线性模型： 决策树： 节点特征和分割点选择; Gini指数： 随机森林： 案例： 阅读全文
posted @ 2021-02-02 12:34 喜欢爬的孩子 阅读(51) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十讲----第三讲
摘要：梯度下降法： 最大似然估计： 神魔是分类： 感知机： 损失函数： 案例： 总结： 阅读全文
posted @ 2021-02-01 21:00 喜欢爬的孩子 阅读(93) 评论(1) 推荐(0)
机器学习十讲----第二讲
摘要：numpy矩阵求逆函数： 回归： 岭回归： 总结： 阅读全文
posted @ 2021-02-01 15:35 喜欢爬的孩子 阅读(60) 评论(0) 推荐(0)
机器学习十讲----第一讲
摘要：介绍： 我们将机器学习定义为一组能够自动检测模式数据的方法，然后利用未发现的模式来预测未来的数据，或者在不确定的情况下执行各种决策(例如计划如何收集更多的数据）！ 大数据分析和人工智能已经成为整个社会发展最主要的基础推动力，两者的基础都是机器学习。大数据分析火热的深刻原因 ·数据源︰非结构化数据（语 阅读全文
posted @ 2021-01-28 18:59 喜欢爬的孩子 阅读(89) 评论(0) 推荐(0)