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機器學習——學習路線圖
時間 2019-12-11
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1、預備知識 微積分(偏導數、梯度等等) 機率論與數理統計(例如極大似然估計、中央極限定理、大數法則等等) 最優化方法(好比梯度降低、牛頓-拉普什方法、變分法(歐拉-拉格朗日方程)、凸優化等等) 2、路線1 (基於普通最小二乘法的)簡單線性迴歸 -> 線性迴歸中的新進展(嶺迴歸和LASSO迴歸)->(此處能夠插入Bagging和AdaBoost的內容)-> Logistic迴歸 ->支持向量機(S
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