Machine Learning A Probabilistic Perspective 1.Introduction
目錄 1 有監督學習 1.1 分類問題 1.2 迴歸問題 2 無監督學習 2.1 發現類別 2.2 發現隱含因子 3 機器學習中的基本概念 3.1 參數和非參數模型 3.2 維度災難 3.3 線性迴歸和logistics迴歸 3.4 過擬合 3.5 模型的選擇 3.6 定理 機器學習主要分爲有監督學習和無監督學習。 1 有監督學習 有監督學習可以大致分爲兩類問題：分類和預測。 1.1 分類問題 對
相關文章
- 1. Machine Learning A probabilistic perspective————第三章自學筆記
- 2. Machine Learning A probabilistic perspective————第二章自學筆記
- 3. Machine Learning A probabilistic perspective————第五章自學筆記
- 4. Machine Learning A probabilistic perspective————第一章自學筆記
- 5. Machine Learning A probabilistic perspective————第七章自學筆記
- 6. 1.Introduction of Machine Learning
- 7. Learning Machine Learning, Part 1: An Introduction
- 8. Machine Learning Andrew Ng -1. Introduction
- 9. 【資源】Machine Learning A Bayesian_and Optimization Perspective(MLBOP)
- 10. Introduction to Machine Learning
- 更多相關文章...
- • Docker Machine - Docker教程
- • PHP pack() 函數 - PHP參考手冊
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
- • Java Agent入門實戰（三）-JVM Attach原理與使用
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Machine Learning A probabilistic perspective————第三章自學筆記
- 2. Machine Learning A probabilistic perspective————第二章自學筆記
- 3. Machine Learning A probabilistic perspective————第五章自學筆記
- 4. Machine Learning A probabilistic perspective————第一章自學筆記
- 5. Machine Learning A probabilistic perspective————第七章自學筆記
- 6. 1.Introduction of Machine Learning
- 7. Learning Machine Learning, Part 1: An Introduction
- 8. Machine Learning Andrew Ng -1. Introduction
- 9. 【資源】Machine Learning A Bayesian_and Optimization Perspective(MLBOP)
- 10. Introduction to Machine Learning