<ruby id="bdb3f"></ruby>
<p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>
<p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"><th id="bdb3f"></th></cite></p>
<p id="bdb3f"></p>
<p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>
<pre id="bdb3f"></pre>
<pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><thead id="bdb3f"></thead></del></pre>
<ruby id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></ruby>
<ruby id="bdb3f"></ruby>
<pre id="bdb3f"><pre id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></pre></pre>
<output id="bdb3f"></output>
<p id="bdb3f"></p>
<p id="bdb3f"></p>
<pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><progress id="bdb3f"></progress></del></pre>
<ruby id="bdb3f"></ruby>
??
碼云GVP開源項目 12k star
Uniapp+ElementUI 功能強大 支持多語言、二開方便！
廣告
* [ ] 本課是"Google ML速成課程"的筆記。 * [ ] [Google課程鏈接](https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/ml-intro) * [ ] 旨在讓我們通過一個快速的學習過程（24小時之內），對機器學習的概念、工程有個整體的了解。
README
機器學習是什么
速成課程
機器學習概念
機器學習工程
機器學習規則
經典算法
決策樹
線性回歸
邏輯回歸
支持向量機
代碼實踐
SKLearn VS TensorFlow
SKLearn
用決策樹進行預測及特征提取
線性回歸演示
邏輯回歸演示
支持向量機演示
TensorFlow
數學知識
最大似然估計(MLE)
最小二乘估計(LSE)
矩陣的數學理解
導數的理解
編程知識
Python
Numpy
<ruby id="bdb3f"></ruby>
<p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>
<p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"><th id="bdb3f"></th></cite></p>
<p id="bdb3f"></p>
<p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>
<pre id="bdb3f"></pre>
<pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><thead id="bdb3f"></thead></del></pre>
<ruby id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></ruby>
<ruby id="bdb3f"></ruby>
<pre id="bdb3f"><pre id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></pre></pre>
<output id="bdb3f"></output>
<p id="bdb3f"></p>
<p id="bdb3f"></p>
<pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><progress id="bdb3f"></progress></del></pre>
<ruby id="bdb3f"></ruby>
哎呀哎呀视频在线观看
