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3-1分类问题
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温州大学《机器学习》公开课,黄海广主讲。 课后习题在中国大学慕课《机器学习》:https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179 课件和代码公布地址:https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course
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4-1.贝叶斯方法
8-4.CART算法
14.2.Apriori 算法
7-2.KNN算法
7-4.KD树搜索
10.3.BP算法
13.2.SVD(奇异值分解)-原理
12.4.聚类的评价指标
12.2.K-means聚类
关于我只用两个月就结合AI发了SCI1区论文——经验分享和本人案例
5.1.数据集划分
强推!不愧是公认的最好的【MATLAB教程】机器学习算法六大神经网络课程清华大佬12小时带你从入门到进阶(机器学习/深度学习/神经网络/人工智能/计算机视觉)
2-4.回归的评价指标
14.1.关联规则概述
8-3.C4.5算法
8-1.决策树原理
2-2.梯度下降
1-2.机器学习的类型
3-2.Sigmoid函数
7-1.距离度量
3-3.逻辑回归求解
9-2.Adaboost和GBDT算法
13.3.SVD(奇异值分解)-案例
简直逆天!李永乐老师深度讲解AI!带你了解电脑如何像人一样思考,带你学习AI前沿技术/人工智能/机器学习/深度学习/神经网络/计算机技术
8-2.ID3算法
9.1.集成学习方法概述
5-2.评价指标
6-1.Scikit-learn概述
13.4.PCA(主成分分析)
11.2.线性可分支持向量机
15.1.机器学习项目流程概述
15.5.调参代码练习
13.1.降维概述
5-3.正则化、偏差和方差
9-5.集成学习代码练习
温州大学《机器学习》课程全集
3-4.逻辑回归代码实现
深度学习小白快速入门建议
听劝!【张雪峰】人工智能AI学习压力非常大!你能承受的了吗?!骂醒一个是一个!!!零基础入门人工智能/机器学习入门
9-3.XGBoost