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浏览 85 扫码 分享 2023-11-22 00:25:16

    github机器学习：AI learning+AI完备学习路线

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    • 机器学习笔记
      • 一、简要介绍
        • 什么是机器学习
        • 监督学习与无监督学习
      • 二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)
        • 梯度下降法
        • 梯度下降与线性回归的结合
      • 三、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)
        • 多维特征
        • 多变量梯度下降
        • 梯度下降法-特征缩放
        • 梯度下降法-学习率
        • 特征和多项式回归
        • 正规方程
        • 正规方程在矩阵不可逆时的解决方法
      • 四、逻辑回归
        • 分类问题
        • 假设陈述
        • 判定边界
        • 损失函数
        • 高级优化
        • 多类别问题
      • 五、正则化
        • 过拟合的问题（over-fitting）
        • 代价函数
    • 基本概念
      • 混淆矩阵
      • 损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）
      • 核函数
    • machine learning
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