Several classification metrics for ML/DM methods. 主要解釋下機器學習(或數據挖掘)中的幾個度量指標。 1. 關於 "TN/TP/FN/FP" 在預測過程中,經常會出現這幾個名詞,先是解釋下字面意思: **TN: ** True ...
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2018-03-01 13:06 0 2119 推薦指數:
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1 - MLCC 通過機器學習,可以有效地解讀數據的潛在含義,甚至可以改變思考問題的方式,使用統計信息而非邏輯推理來處理問題。 Google的機器學習速成課程(MLCC,machine-learning crash-course):https://developers.google ...
昨天總結了深度學習的資料,今天把機器學習的資料也總結一下(友情提示:有些網站需要"科學上網"^_^) 推薦幾本好書: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ...
繪制了一張導圖,有不對的地方歡迎指正: 下載地址 機器學習中,特征是很關鍵的.其中包括,特征的提取和特征的選擇.他們是降維的兩種方法,但又有所不同: 特征抽取(Feature Extraction):Creatting a subset of new features ...
本文作為自己學習李宏毅老師2021春機器學習課程所做筆記,記錄自己身為入門階段小白的學習理解,如果錯漏、建議,還請各位博友不吝指教,感謝!! 一、Machine Learning概念理解 Machine Learning主要的任務是尋找一個合適的Function來完成我們的工作(非常不嚴 ...
機器學習(Machine Learning)&深度學習(Deep Learning)資料(Chapter 1) 《Brief History of Machine Learning》 介紹:這是一篇介紹機器學習歷史的文章,介紹很全面,從感知機、神經網絡、決策樹、SVM ...
##機器學習(Machine Learning)&深度學習(Deep Learning)資料(Chapter 1)---#####注:機器學習資料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500條,[篇目 ...
機器學習及其基礎概念簡介 作者:白寧超 2016年12月23日21:24:51 摘要:隨着機器學習和深度學習的熱潮,各種圖書層出不窮。然而多數是基礎理論知識介紹,缺乏實現的深入理解。本系列文章是作者結合視頻學習和書籍基礎的筆記所得。本系列文章將采用理論結合實踐方式編寫。首先介紹機器學習 ...