《机器学习笔记》简介
其他
公开发表论文列表(截止2023/09/07)
PART I: 数学与机器学习基础
Ch.01 概述
Ch.01.1 哈夫曼算法
Ch.02 概率论
实验验证1:Binomial公式
Ch.03 线性代数
Ch.04 机器学习基础
4.1 常用术语
4.2 特征工程一般方法论
4.3 梯度下降
4.4 欠拟合与过拟合
4.5 SoftMax函数
PART II: 机器学习
NumPy的两种函数映射方法
RNN & LSTM
PART III: 其他算法
K-D Tree
SSH免密
创建密钥
CountVectorizer详解
深入理解模型能力指标F1
贝叶斯公式示例
三种稀疏矩阵:COO,CSR和CSC
KNN原理详解
Pandas之DropNa和FillNa
Published with GitBook
其他
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