机器学习总结
背景：本文只是对机器学习相关知识的梳理和复习用，因此顺序上可能有些随意 摘要： 1.各种算法的推导 2.各种算法的比较（或优缺点） 3.学习理论 4.特征选择方法 5.模型选择方法 6.特征工程 7.数据预处理 8.应用例子 内容 ...
原文：机器学习个人总结
除了一开始做的笔记后面都没了，公式好难推 人工智能主要包括感知智能 比如图像识别 语言识别和手势识别等 和认知智能 主要是语言理解知识和推理 。它的核心是数据驱动来提升生产力 提升生产效率。 机器学习相关技术属于人工智能的一个分支。其理论主要分为如下三个方面： 传统的机器学习：包括线性回归 逻辑回归 决策树 SVM 贝叶斯模型 神经网络等等。 深度学习 Deep Learning ：基于对数据进 ...
2020-03-20 19:17 0 648 推荐指数：
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