11 2023 档案
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摘要:《机器学习公式详解》第7-9章概要 第七章:支持向量机与核方法 支持向量机(SVM)的基本原理和数学推导,包括硬间隔 SVM、软间隔 SVM等 核函数的类型和选择,以及核方法在非线性分类和回归问题中的应用 SVM在文本分类、图像识别等领域的应用案例 第八章:神经网络与深度学习 神经网络的基本原理和数
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摘要:《机器学习公式详解》第4-6章概要 第四章:线性代数与矩阵运算 线性代数的基本概念,包括向量、矩阵、线性方程组等 矩阵的运算,包括加法、乘法、转置等 特征值与特征向量,以及它们在机器学习中的应用 第五章:概率图模型与隐马尔可夫模型 概率图模型的基本概念,包括有向图、无向图、贝叶斯网络等 隐马尔可夫模
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摘要:《机器学习公式详解》一书涵盖了机器学习领域的基础知识和数学公式,旨在帮助读者深入理解机器学习算法的原理和应用。 第一章:机器学习基础 机器学习的定义和应用 监督学习、无监督学习、强化学习的基本概念和原理 样本、特征、模型、标记等基本概念 第二章:概率与统计基础 概率、条件概率、贝叶斯定理等基本概念
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