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机器学习考试基础知识
目录ppt第一页人工智能与机器学习、深度学习的关系1、人工智能2、机器学习 查看详情
机器学习考试基础知识
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寻找一种简单的机器学习方法来从训练集中预测期末考试成绩
】寻找一种简单的机器学习方法来从训练集中预测期末考试成绩【英文标题】：Lookingforasimplemachinelearningapproachtopredictfinalexamscorefromtrainingset【发布时间】：2012-04-2822:52:33【问题描述】：我正在尝试根据已知的先前分数来预测测试... 查看详情
如何使用ppt制作机器学习模型图
前面介绍了很多绘制神经网络的工具，本次再分享一套使用PPT绘制神经网络的模版。下载方式见文末。卷积等Transformer整体结构神经网络 InputLayer，HiddenLayers，OutputLayer 1hiddenlayerneuralnetworkDropOut 查看详情
如何使用ppt制作机器学习模型图
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机器学习考试复习(代码片段)
决策树基于树结构来进行决策优点模型可解释性、白盒模型，能直观地显示整个决策问题在时间和决策顺序上不同阶段的决策过程。在应用于复杂的多阶段决策时，阶段明显，层次清楚，便于决策机构集体研究... 查看详情
台大李宏毅《机器学习》2021课程撒花完结！除了视频ppt，还有人汇编了一本答疑书...
点击机器学习算法与Python学习，选择加星标精彩内容不迷路机器之心报道今年2月末，「精灵宝可梦大师」李宏毅的《机器学习》最新一期课程正式开课。对于想要入门机器学习的同学来说，这是一门不容错过的经典... 查看详情
视频+ppt2021年李宏毅版40节机器学习课程已更新完毕，推荐收藏！
提起李宏毅老师，熟悉机器学习的读者朋友一定不会陌生。最典型的就是开局一言不合就“宝可梦”。李宏毅老师幽默风趣的教学风格也吸引力很多机器学习爱好者。李宏毅老师，是宝岛台湾大学电机工程系教授，他... 查看详情
可解释机器学习进展，附ppt与视频
...分享，如有侵权，联系删除转载于：专知随着机器学习黑盒越来越多地部署在医疗保健和刑事司法等领域，人们越来越重视构建工具和技术，以事后方式解释这些黑盒。这些解释正被领域专家用来诊断系统性... 查看详情
可解释机器学习进展，附ppt与视频
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机器学习ppt4分析题答题：神经网络，朴素贝叶斯，一元线性回归，聚类
目录神经网络前向传播，后向传播简单例题：没有激活函数规范的求解朴素贝叶斯< 查看详情
机器学习介绍及基本概念
什么是机器学习？机器学习技术的存在，使得人们可以享受强大的垃圾邮件过滤带来的便利，拥有方便的文字和语音识别软件，能够使用可靠的网络搜索引擎，同时在象棋的网络游戏对阵中棋逢对手，而且在可见的将来，我们将... 查看详情
台大李宏毅《机器学习》2021课程撒花完结！除了视频ppt，还有人汇编了一本答疑书...
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机器学习与数据挖掘——前言
...较零散，可能他做PPT的时候也没想那么多。一：机器学习机器学习的定义：一个计算机程序被称为可以学习，是指它能够针对某个任务T和某个性能指标P，从经验E中学习。这种学习的特点是 查看详情
机器学习主成分分析pca（principalcomponentsanalysis）
1.问题真实的训练数据总是存在各种各样的问题： 1、比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显然这两个特征有一个多余。 2、拿到... 查看详情
hit机器学习期末复习——机器学习简介及决策树
刘杨的机器学习终于上完了惹，下周就要考试了，赶紧复习ing......趁机做个总结，就当是复习了惹......机器学习简介1、什么是机器学习简单来说，就是一个三元组<P,T,E>P——performance性能（对应着性能的评估函数，也就是常... 查看详情
漫谈机器学习经典算法—人工神经网络
更新：文章迁移到了这里。http://lanbing510.info/2014/11/07/Neural-Network.html，有对应的PPT链接。注：整理自向世明老师的PPT看不到图片的同学能够直接打开链接：https://app.yinxiang.com/shard/s31/sh/61392246-7de4-40da-b2fb-ccfd4f087242/259205da4220fae3内容 查看详情
机器学习-吴恩达andrewngcoursera学习总结合集，编程作业技巧合集
...erahttps://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome课程总结机器学习MachineLearning-吴恩达AndrewNg第1~5课总结机器学习MachineLearning-吴恩达AndrewNg第6~10课总结机器学 查看详情