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人工智能新手入門學習路線(機器學習,深度學習,神經網絡)第一階段
時間 2019-12-05
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第一
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第一階段 機器學習原理及推薦系統實現 1:機器學習簡介 (1)理論 機器學習定義;機器學習行業應用舉例;機器學習任務:監督學習(分類、迴歸)、非監督學習(聚類、降維)、半監督學習、遷移學習、強化學習;機器學習算法的組成部分:目標函數(損失函數+正則)、優化方法;模型評估和模型選擇:模型複雜度、過擬合、交叉驗證、超參數空間、網格搜索…web (2)實戰 房價預測案例 數據集探索:單特徵分佈模擬及可視
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