白話機器學習算法 Part 1
作爲Flatiron School數據科學訓練營(Data Science Bootcamp)的一名應屆畢業生，我收到了大量關於如何在技術面試中取得好成績的建議：一個不斷出現在前沿的軟技能是向非技術人員解釋複雜機器學習算法的能力。 這一系列的帖子是我與世界分享我如何解釋我經常遇到的所有機器學習的問題…有些比較深入，有些則不那麼深入，但我認爲這些都是非常有用的。第一部分的主題是： 梯度下降法/最佳擬
相關文章
- 1. 白話機器學習算法 Part 1
- 2. 白話機器學習算法 Part 2
- 3. 白話機器學習算法（二）KNN
- 4. 白話機器學習算法（六） PCA
- 5. 白話機器學習算法（七）LDA
- 6. 白話機器學習算法（八）MDS
- 7. 白話機器學習算法（十九）CART算法
- 8. 白話機器學習
- 9. 白話機器學習算法理論+實戰之PCA降維
- 10. 白話機器學習算法（二十一）logistic迴歸
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
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. 白話機器學習算法 Part 1
- 2. 白話機器學習算法 Part 2
- 3. 白話機器學習算法（二）KNN
- 4. 白話機器學習算法（六） PCA
- 5. 白話機器學習算法（七）LDA
- 6. 白話機器學習算法（八）MDS
- 7. 白話機器學習算法（十九）CART算法
- 8. 白話機器學習
- 9. 白話機器學習算法理論+實戰之PCA降維
- 10. 白話機器學習算法（二十一）logistic迴歸