人工智能概述和特征提取?(1节)
线性回归1:第一个模型,用来进行数值预测(1节)
线性回归2:从傻瓜到智能,梯度下降法学习法(1节)
线性回归3:突破瓶颈,模型效果的提升(1节)
逻辑回归1:猛将起于卒伍,工业环境下的分类模型(1节)
逻辑回归2:损失函数推到解析和特征选择优化(1节)
逻辑回归3:到底好不好?模型评价指标讲解(1节)
逻辑回归4:让模型看的更准更稳,正则优化(1节)
逻辑回归5:让学习更高效,数值优化和一只看不见的手(1节)
朴素贝叶斯模型:简单背后蕴含的有效(1节)
支持向量机SVM1:曾经的分类王者(1节)
SVM2:昔日辉煌,传统方法顶峰详解(1节)
分类器背后的秘密和机器学习三大定律(1节)
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