探索机器学习，使用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习项目的例子；探索各种训练模型；使用TensorFlow库构建和训练神经网络，深入神经网络架构，包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习，学习可用于训练和缩放深度神经网络的技术。 主要分为两个部分。第一部分为第1章到第8章，涵盖 ...

近年来，Python语言成为了广受欢迎的编程语言，而它在机器学习领域也有很好的表现。scikit-learn是一个用Python语言编写的机器学习算法库，它可以实现一系列常用的机器学习算法，是一个好工具。从感知机到人工神经网络，非线性决策边界，前馈人工神经网络和反馈人工神经网络，多层感知机，训练 ...

用通俗的语言讲解涵盖算法模型的机器学习，主要内容包括机器学习通用概念、三个基本科学计算工具、有监督学习、聚类模型、降维模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、自然语言处理、深度学习、强化学习、模型迁移等。在深入浅出地解析模型与算法之后，介绍使用Python相关工具进行开发的方法、解析经典案例，能理解 ...

本章主要讲训练模型的方法。 线性回归模型 闭式方程：直接计算最适合训练集的模型参数 梯度下降：逐渐调整模型参数直到训练集上的成本函数调至最低，最终趋同与第一种方法计算出的参数 ...

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数据挖掘作业，要实现决策树，现记录学习过程 win10系统，Python 3.7.0 构建一个决策树，在鸢尾花数据集上训练一个DecisionTreeClassifier: 要将决策树可视化，首先，使用export_graphviz()方法输出一个图形定义文件，命名为 ...

机器学习介绍 机器学习的概念 机器学习要解决的问题分类 使用机器学习解决问题的一般性步骤 什么是机器学习 机器学习是一个计算机程序，针对某个特定的任务 ，从经验中学习，并且越做越好。 谁掌握的数据量大 、质量高，谁就占据了机器学习和人工智能领域最有利的资本 ...

原文地址：http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html 翻译：Tacey Wong 概要： 该章节，我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的“机器学习（Machine Learning）”这个词 ...