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机器学习
Kevin_CodeLabs
创建于2023-11-18
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主要参考周志华老师的《机器学习》
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创建于2023-11-18
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机器学习 | 入门(一)—— 基础
机器学习是人工智能的一个重要分支,它使用计算机作为工具并致力于真实的模拟人类学习方式,将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。
机器学习 | 入门(二)—— 线性模型
线性模型是一类机器学习算法的统称,常常被用于分类、回归任务中,是最为基础的模型。常见的线性模型有线性回归、单层感知机和 Logistic 回归。掌握线性模型十分有必要性,往往非线性模型都是以线性模型的
机器学习 | 入门(三)—— 决策树
决策树(Decision Tree)算法是一种基本的分类与回归方法,根据数据的属性采用树状结构建立决策模型。决策树模型常常用来解决分类和回归问题。
机器学习 | 进阶 (一)—— 神经网络
人工神经网络是机器学习领域和神经网络领域的交叉部分。它试图模仿人脑的工作方式,通过构建类似于神经元之间连接的网络来进行学习和预测。
机器学习 | 进阶(二)—— 支持向量机
支持向量机(support vector machines, SVM)是机器学习的一种模型,被用在二分类任务。SVM的求解主要借助凸优化理论,因为SVM的基本型可以通过一些简单的变换,转换成凸优化问题