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simpleye1
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2020年11月11日
机器学习总结(5)—推荐算法和矩阵分解(funksvd和FM)
摘要: 先留个位置
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posted @ 2020-11-11 19:33 simpleye1
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机器学习总结(4)—分类中的树模型(决策树及RF.GBDT集成模型)
摘要: 前言 过去几个月,一直在学习机器学习模型,输入只是学习的一部分,输出可以帮助自己更熟练地掌握概念和知识。把一个复杂的事物简单的讲述出来,才能表示真正弄懂了这个知识。所以我将在博客中尽量简单地把这些模型讲述出来,以加深自己的掌握,也为他人提供一点点参考。感谢大神刘建平Pinard的博客,如有任何疑惑可
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posted @ 2020-11-11 17:43 simpleye1
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2020年11月6日
机器学习总结(3)—分类中的代数模型(神经网络)
摘要: 前言 过去几个月,一直在学习机器学习模型,输入只是学习的一部分,输出可以帮助自己更熟练地掌握概念和知识。把一个复杂的事物简单的讲述出来,才能表示真正弄懂了这个知识。所以我将在博客中尽量简单地把这些模型讲述出来,以加深自己的掌握,也为他人提供一点点参考。感谢大神刘建平Pinard的博客,如有任何疑惑可
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posted @ 2020-11-06 17:21 simpleye1
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2020年10月24日
机器学习总结(2)—分类中的代数模型(线性回归,逻辑回归,感知机,支持向量机)
摘要: 前言 过去几个月,一直在学习机器学习模型,输入只是学习的一部分,输出可以帮助自己更熟练地掌握概念和知识。把一个复杂的事物简单的讲述出来,才能表示真正弄懂了这个知识。所以我将在博客中尽量简单地把这些模型讲述出来,以加深自己的掌握,也为他人提供一点点参考。在此感谢大神刘建平Pinard的博客,如有任何疑
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posted @ 2020-10-24 19:57 simpleye1
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2020年10月18日
机器学习总结(1)—开篇
摘要: 前言 过去几个月,一直在学习机器学习模型的知识,众所周知,输入只是学习的一部分,输出可以帮助自己更熟练地掌握概念和知识。把一个复杂的事物简单的讲述出来,才能够证明真正弄懂了这个知识。所以我将在博客中尽量简单地把这些模型讲述出来,以加深自己的掌握,也为他人提供一点点参考。在此感谢大神刘建平Pinard
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posted @ 2020-10-18 12:42 simpleye1
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