??一站式輕松地調用各大LLM模型接口,
支持GPT4、智譜、豆包、星火、月之暗面
及文生圖、文生視頻
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> 本課是"Google ML速成課程"-"工程"的筆記。 > 旨在對ML的工程結構有個**快速了解**,明白機器學習工程的工時耗費實踐并不在機器學習代碼部分。 > [Google ML速成課程鏈接](https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/production-ml-systems) > 本課學習時長評估:2~4個小時。 ## 所有內容,學習Google課程連接即可。
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
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