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機器學習理論
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曼哈頓距離(L1範數)& 歐式距離(L2範數)區別
2020-12-24
機器學習理論
機器學習
機器學習分類、標註、迴歸問題|15mins 入門 | 《統計學習方法》學習筆記(八)
2020-12-27
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模型評估與模型選擇(訓練誤差和測試誤差+過擬合)| 15mins 入門 | 《統計學習方法》學習筆記(四)
2020-12-27
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統計學
NO.1 機器學習乾貨與代碼參數詳解
2020-12-29
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2.20機器學習:交叉熵 信息熵 相對熵
2021-01-01
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感知機(三)| 算法原始形式和對偶形式+算法收斂性 | 《統計學習方法》學習筆記(十一)
2021-01-02
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Huber Loss
2021-01-02
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決策樹(一)|模型+條件概率分佈+學習機制 | 《統計學習方法》學習筆記(十七)
2021-01-05
機器學習理論
決策樹(二)|特徵選擇 + 信息熵 +信息增益 / 信息增益比 | 《統計學習方法》學習筆記(十八)
2021-01-11
機器學習理論
機器學習
k近鄰法(二)|距離變量+k值選擇+分類決策規則| 《統計學習方法》學習筆記(十三)
2021-01-13
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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。