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機器學習是人工智能研究領域中一個極其重要的研究方向，在現今的大數據時代背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學家所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。 入門建議參考《機器學習實戰》，分為4個部分，分別是分類（有監督學習，包括 ...

近年來，Python語言成為了廣受歡迎的編程語言，而它在機器學習領域也有很好的表現。scikit-learn是一個用Python語言編寫的機器學習算法庫，它可以實現一系列常用的機器學習算法，是一個好工具。從感知機到人工神經網絡，非線性決策邊界，前饋人工神經網絡和反饋人工神經網絡，多層感知機，訓練 ...

、能設計、能編碼、能調試，沒有基礎的在學習后也能夠上手設計與開發機器學習產品。 推薦學習《從機器學習到 ...

數據挖掘作業，要實現決策樹，現記錄學習過程 win10系統，Python 3.7.0 構建一個決策樹，在鳶尾花數據集上訓練一個DecisionTreeClassifier: 要將決策樹可視化，首先，使用export_graphviz()方法輸出一個圖形定義文件，命名為 ...

本章主要講訓練模型的方法。 線性回歸模型 閉式方程：直接計算最適合訓練集的模型參數 梯度下降：逐漸調整模型參數直到訓練集上的成本函數調至最低，最終趨同與第一種方法計算出的參數 ...

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我們知道，TensorFlow是比較流行的深度學習框架，除了看手冊文檔外，推薦大家看看《Tensorflow深度學習》，共分5方面內容：基礎知識、關鍵模塊、算法模型、內核揭秘、生態發展。前兩方面由淺入深地介紹了TensorFlow 平台，算法模型方面依托TensorFlow 講解深度學習模型，內核 ...