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搜索资源列表

  1. 单变量线性回归

  2. ppt 可编辑 线性回归 机器学习 教学资源 人工智能入门

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-03
    • 文件大小：789504
    • 提供者：wangyx1234

  1. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课

  2. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课 课程介绍: 从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介绍+ndarry 1.4、ndarry的shape属性巧算 1.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-04
    • 文件大小：2048
    • 提供者：happyzhangdi008

  1. 线性回归学习文档

  2. 机器学习入门。线性回归学习过程中遇到的问题，记录下来，可以说是学习笔记，希望能给大家带来帮助。由于手写难免会有一些错误察觉不到，广泛讨论，共同进步。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-13
    • 文件大小：993280
    • 提供者：z_feng12489

  1. Coresera 吴恩达 机器学习系列课程课件及编程练习题

  2. 资源包括吴恩达老师在Coursera上公开课《Machine Learning》的全部课件和基于Matlab的配套编程练习题（有完整的评分系统，非常适合初学者），我本人线上学习了这一课程，觉得吴恩达老师讲得非常好，通俗易懂，对于想入门机器学习领域的小白来说相当skr！内容包括线性回归、神经网络、K均值、无监督学习、支持向量机等

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-02
    • 文件大小：69206016
    • 提供者：wangtao950420

  1. 机器学习算法工程师校招面试题库.pdf

  2. 机器学习算法工程师校招面试题库 涵盖数学基础、机器学习算法、深度学习、自然语言处理、计算机基础项目等。ξ NOWCODER. COM 牛客网一一互联网学习求职必备神器 名企校招历年笔试面试真题,尽在牛客网 可能就问的项日多一些,或者你说哪里精通可能面试官就多去问你这些。而且此图是根据题 库数据整理出来,并不是根据实际单场面试整理,比如基础部分不会考那么多,会从中抽着 考 但是面试中必考的点且占比非常大的有机器学习算法,机器学习和算法。 决定你是否能拿 sp offer(高薪ofer)以及是否

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：yangyang3401

  1. 线性回归数学原理.pptx

  2. 线性回归推导过程，包含线性代数基础-矩阵和向量、加法和标量乘法、矩阵乘法、线性回归-最小二乘法定义等，从浅至深入门机器学习数学基础。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_33873431

  1. 机器学习学习笔记.rar

  2. Jim Liang的机器学习700+页PPT，机器学习入门介绍，含最近邻，SVM，线性回归，逻辑回归，神经网络，梯度下降，朴素贝叶斯，K-means，主成分分析，决策树，AdaBoost，随机森林

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-10
    • 文件大小：423624704
    • 提供者：nstarLDS

  1. 机器学习-引言-2分钟.avi

  2. 快速入门神经网络与深度学习，搭建软件平台，进行波士顿房价预测，线性回归问题。从理论到实践，从小白开始，快速入门。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-20
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：oWoDeTianTang

  1. mnist线性回归预测（含数据集）Python TensorFlow

  2. 人工智能机器学习入门，minist线性回归，图像识别预测分类

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-09
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：lz0113

  1. 线性回归模型的代数解.rar

  2. BAT算法工程师深入详细地讲解线性回归模型，带你轻松入门机器学习！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-03
    • 文件大小：62914560
    • 提供者：qq_41483750

  1. 线性回归模型.rar

  2. BAT算法工程师深入详细地讲解线性回归模型，带你轻松入门机器学习！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-03
    • 文件大小：44040192
    • 提供者：qq_41483750

  1. 机器学习-04. 逻辑回归详解和应用（下）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第四章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：630194176
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-04. 逻辑回归详解和应用（上）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第四章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：920649728
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-02. 线性回归深入和代码实现

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第二章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tensor

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：1015021568
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习入门——线性回归

  2. 引言 本文介绍线性回归算法。 它主要解决回归问题，思想简单，实现容易； 是很多强大的非线性模型的基础； 它的结果具有很好的可解释性。 我们在机器学习基础概念中说过，如果结果是一个连续数值，而不是一个类别的话， 那么就是回归问题。回顾问题要预测的是具体的数值，通常这些数值在一个连续的空间里面。今天我们学习的线性回归算法就是一个最简单的回归算法。 线性回归算法 假设我们有房屋面积和房屋价格的一些数据。每个房屋有自己的面积，和价格。 我们把它们画到二维平面上。 线性回归算法认为房屋价格和面积具有一定

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：437248
    • 提供者：weixin_38707240

  1. 机器学习基础知识和常用名词解释

  2. 机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降） 欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享，以后也可能会定期记录一下自己在外读博的所见所闻，希望大家喜欢，感谢支持！ 1、数值计算基础 计算机求解问题的步骤： 1、根据实际问题建立数学模型；（应用数学） 2、由数学模型给出数值计算方法；（计算数学） 3、根据计算方法编制算法程序在计算机上算出结果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：332800
    • 提供者：weixin_38674675

  1. Code-Lab-ML:来自Code Lab的机器学习入门训练营的讲义和源代码-tensorflow source code

  2. 代码实验室ML-讲义 该存储库包含Code Lab的机器学习入门课程的讲义。 第一周 机器学习和数据科学中使用的Python基础知识和第三方库的介绍，例如Numpy，Pandas和Matplotlib。 第二周 Scikit Learn简介，这是一个机器学习库，主要关注线性/逻辑回归算法。 第三周 更多Scikit Learn，着重于使用网格搜索的支持向量机算法，评估指标，交叉验证和超参数调整。 第四周 TensorFlow和完全连接的神经网络简介 第五周 继续使用TensorFlow，并使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42131861

  1. 使用Python编写机器学习入门教程

  2. 1.当输入变量和我们尝试去预测的输出变量之间是线性相关时，或者当解释模型的能力很重要时（例如，隔离任何一个输入变量对于预测的影响），逻辑回归对于二进制分类是比较合适的选择。2.决策树和随机森林是非线性模型，可以被用来很好地计算更复杂的关系，但是它不太适用于处理人类行为理解。3.适当地评估模型性能很重要，验证你的模型在之前未见过的数据上表现是否良好。4.产品化一个机器学习模型牵涉许多考虑因素，不同于模型开发过程中的那些考虑因素：例如，如何同步地计算模型输入？每次得分时你需要记录什么信息？你如何确定

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：601088
    • 提供者：weixin_38695159

  1. 2021《机器学习导论》讲义

  2. 这是一门专门为STEM学生开发的机器学习入门课程。我们讨论有监督、无监督和强化学习。笔记开始阐述了没有神经网络的机器学习方法，如主成分分析，t-SNE，和线性回归。我们继续介绍基本和高级神经网络结构，如传统神经网络、(变分)自编码器、生成对抗网络、受限玻尔兹曼机器和递归神经网络。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：syp_net

  1. 使用Python编写机器学习入门教程

  2. 1.当输入变量和我们尝试去预测的输出变量之间是线性相关时，或者当解释模型的能力很重要时（例如，隔离任何一个输入变量对于预测的影响），逻辑回归对于二进制分类是比较合适的选择。2.决策树和随机森林是非线性模型，可以被用来很好地计算更复杂的关系，但是它不太适用于处理人类行为理解。3.适当地评估模型性能很重要，验证你的模型在之前未见过的数据上表现是否良好。4.产品化一个机器学习模型牵涉许多考虑因素，不同于模型开发过程中的那些考虑因素：例如，如何同步地计算模型输入？每次得分时你需要记录什么信息？你如何确定

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：600064
    • 提供者：weixin_38609247
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