【臺大李宏毅|ML】課程介紹
臺大李宏毅老師機器學習公開課 本節知識點較少，自己記錄留作自用，讀者可以跳過。 官網給出的一張學習路線圖，大概闡明瞭重要的知識點和學習過程，也羅列了課程佈置的若干任務、 本節課梳理課程的大綱也是依賴於這張路線圖來進行的。 圖源網站李宏毅機器學習公開課 #1 機器學習↔機器自動尋找函數 智能系統↔函數 爲了便於我們對機器學習快速建立一個瞭解，所謂機器學習的智能系統，可以看成是我們給定一種形式的輸入，
相關文章
- 1. Optimization和adptive learning rate的介紹（李宏毅ML課程筆記）
- 2. 李宏毅老師課程：Attack ML Models
- 3. 【課程筆記-李宏毅ML】transfer learning
- 4. 李宏毅老師課程：Explainable ML
- 5. 【臺大李宏毅ML課程】Lecture 4 Classification筆記
- 6. 【臺大李宏毅ML課程】Lecture 3 Gradient Descent筆記
- 7. 【臺大李宏毅ML課程】Lecture 1-2 Linear Regression、Error筆記
- 8. 李宏毅ML+DL：explainable ML
- 9. 李宏毅課程
- 10. 李宏毅ML lecture-10 CNN
- 更多相關文章...
- • 網站主機 介紹 - 網站主機教程
- • ionic 平臺 - ionic 教程
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
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. Optimization和adptive learning rate的介紹（李宏毅ML課程筆記）
- 2. 李宏毅老師課程：Attack ML Models
- 3. 【課程筆記-李宏毅ML】transfer learning
- 4. 李宏毅老師課程：Explainable ML
- 5. 【臺大李宏毅ML課程】Lecture 4 Classification筆記
- 6. 【臺大李宏毅ML課程】Lecture 3 Gradient Descent筆記
- 7. 【臺大李宏毅ML課程】Lecture 1-2 Linear Regression、Error筆記
- 8. 李宏毅ML+DL：explainable ML
- 9. 李宏毅課程
- 10. 李宏毅ML lecture-10 CNN