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机器学习算法的数学解析与 Python 实现

浏览 384 扫码 分享 2022-07-09 06:47:53
  • 【ML 入门】线性回归算法的 Python 实现
  • 【ML 入门】Logistic 回归分类算法
  • 【ML 入门】KNN (K-最邻近)分类算法
  • 【ML 入门】朴素贝叶斯分类算法
  • 【ML 入门】决策树分类算法
  • 【ML 入门】支持向量机分类算法
  • 【ML 入门】K-means 聚类算法
  • 【ML 入门】集成学习方法导引

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    • 【NLP】秒懂词向量 Word2Vec 的本质
  • 机器学习算法的数学解析与 Python 实现
    • 【ML 入门】线性回归算法的 Python 实现
    • 【ML 入门】Logistic 回归分类算法
    • 【ML 入门】KNN (K-最邻近)分类算法
    • 【ML 入门】朴素贝叶斯分类算法
    • 【ML 入门】决策树分类算法
    • 【ML 入门】支持向量机分类算法
    • 【ML 入门】K-means 聚类算法
    • 【ML 入门】集成学习方法导引
  • Deep Learning with Python(Keras 之父编写)
    • Basic
      • 【Overall】评估机器学习模型的方法
      • 【Overall】数据预处理、特征工程和特征学习
      • 【Overall】降低过拟合的方法 —— 正则化
      • 【Overall】机器学习的通用工作流程
      • 【CV】卷积神经网络基础
      • 【NLP】处理文本数据基础
      • 【NLP】循环神经网络入门
      • 【NLP】LSTM 层入门
      • 【NLP】RNN 高级用法:实战温度预测问题
      • 【NLP】用卷积神经网络处理序列
      • 【Keras】Keras 函数式 API
      • 【Keras】使用 Keras 回调函数和 TensorBoard 检查并监控深度学习模型
      • 提高模型性能的方法
    • In Action
      • Keras 实现 “波士顿房价数据集” 的房价预测(简单回归问题)
      • Keras 实现“路透社数据集”的新闻分类(多分类任务)
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