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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 模型选择 机器学习是在某种假设上对数据的分析，基于该假设即可构造多个模型获得预测值，通过比较多个模型间真实值与预测值之间的误差即可获得一个较优的模型。 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 范数 一、Lp范数 $p$是一个变量，度量的是一组范数 $$ ||x||_p = \sqrt[p]{\sum_{i=1}^nx_i^p},\quad 阅读全文
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课程习得 通过对这门课程的学习，你将习得以下技能： 1. 你可以快速入门应用机器学习，为公司、企业直接创造价值 2. 你可以掌握机器学习理论基础 3. 你可以学到感知机算法 4. 你可以学到线性回归算法 5. 你可以学到逻辑回归 6. 你可以学到朴素贝叶斯法 7. 你可以学到k近邻算法、决策树、支持 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html scikit learn库之主成分分析 PCA在scikit leran库中的 包下，PCA即最普通的PCA，PCA也有很多变种，我们主要会讲解PCA 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 非线性支持向量机(鸢尾花分类)+自定义随机数据 一、导入模块 二、自定义数据分类 2.1 自定义数据 2.2 构建决策边界 2.3 训练模型 2.4 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html Tensorflow基本使用 一、确认安装Tensorflow 二、获取MNIST数据集 python 获取MNIST数据集 获取地址：https:/ 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 梯度下降法 在求解机器学习算法模型参数的时候，梯度下降法（gradient descent）和最小二乘法（least squares）是最经常使用的方 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 决策树ID3算法 决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，同时由于自身是弱分类器特别适合集成学习，例如随机森林、XgBoost 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 常见的概率分布模型 一、离散概率分布函数 离散概率分布也称为概率质量函数（probability mass function），离散概率分布的例子有 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 感知机原始形式(鸢尾花分类) 一、导入模块 二、自定义感知机模型 三、获取数据 由于获取的鸢尾花数据总共有3个类别，所以只提取前100个鸢尾花的数据得 阅读全文
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