機器學習之python基礎(python3.7)

一、機率論與凸優化:  (1)貝葉斯公式:P(A/B)=(P(B/A)P(A))/P(B) 二、迴歸模型與應用:  (1)線性迴歸  (2)邏輯迴歸 三、關於機器學習:  (1)有監督學習:會給定一個標準答案y  (2)無監督學習:不會給定一個標準答案y 四、降維也屬於無監督學習 五、分類的問題:有監督的學習,由於要肯定它屬於你規定的哪一類 六、線性迴歸(有監督的學習):  (1)f(x)=(w^
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