1. 学习不同类型的朴素贝叶斯分类器同时开始Bloomberg的课程。课程列表中的第一个是黑河机器学习。它给出了预测函数,特征提取,学习算法,性能评估,交叉验证,样本偏差,非平稳性,过度拟合和超参数调整的整体观点。
  2. 在1天内完成第1周和第2周内容以及学习课程中的逻辑回归神经网络。 继续Coursera上的深度学习专业课程 | 第18天 完成课程1。用Python自己实现一个神经网络。 学习问题和Yaser Abu-Mostafa教授 | 第19天 开始Yaser Abu-Mostafa教授的Caltech机器学习课程-CS156中的课程1。
  3. zhuanlan.zhihu.com

    今天给大家介绍一个在 GitHub 上非常火的机器学习实战项目,叫做 100-Days-Of-ML-Code,中文名为《机器学习 100 天》。目前该项目已经收获了 1.7w stars 了。下面是项目地址: 该项目的起源是 ML 界的网红 Siraj Raval 发起了一个挑战赛:100 Days Of ML Code。
  4. zhuanlan.zhihu.com

    目前作者Avik-Jain的100天计划,已经进行到第54天,已有的内容包括:数据预处理、线性回归、逻辑回归、K 最邻近算法 、支持向量机、深度学习专项课程等,最新的内容已经讲到Numpy、Matplitlib等机器学习库。
  5. blog.csdn.net

    Aug 8, 2024本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:ML100Days项目通过100天的时间,帮助学习者从基础到深入掌握机器学习。课程包括理论知识讲授和实践技能训练,使用Jupyter Notebook作为学习工具。
  6. redstonewill.com

    《机器学习 100 天》课程具有 6 大特色: 四、如何学习 《机器学习 100 天》总共 100 个讲解视频(永久回看),加上课件、代码、一对一答疑等,感兴趣的同学可以扫码看一下课程大纲和介绍,我也提供了课程视频试听功能。
  7. blog.csdn.net

    所以今天再次推荐,喜欢的读者..._机器学习100天. ... m0_74419636: 没有,我全看的孙兴华课程,学了2个月了,看视频听孙老师说,我总结的话,主要先学好sql和excel,power bi,Python处理大数据用的,去冲大厂肯定要学好,小厂主要是sql和Power bi.
  8. blog.csdn.net

    100-Days-Of-ML-Code 是 Avik-Jain 的机器学习项目,超赞的配图,清晰的知识点梳理,是入门机器学习非常好的项目。内容包括:数据预处理、线性回归、逻辑回归、K最邻近算法、支持向量机、深度学习专项课程等.特色非常鲜明,每天的计划都基本配备了一张高清图解,浓缩的知识总结非常便于消化吸收 ...
  9. bilibili.com

    100天入门 机器学习与深度学习课程 (中文字幕)共计56条视频,包括:1. Day1 #100DaysML - Introductory Class to 100 Days of ML、2. Day2 #100DaysML - Probability theory and Statistics、3. Day3 #100DaysML - Continue the class on probability and Introduction to Pytho等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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  10. 学习不同类型的朴素贝叶斯分类器同时开始Bloomberg的课程。课程列表中的第一个是黑河机器学习。它给出了预测函数,特征提取,学习算法,性能评估,交叉验证,样本偏差,非平稳性,过度拟合和超参数调整的整体观点。
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