机器学习专题

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1、机器学习导论(2)–梯度下降法

2、最小二乘与最大似然参数估计及Python实现

3、Tensorflow for Line Regression

4、机器学习中分类任务的两种模型

5、机器学习:Logistics回归与线性回归对比

6、机器学习分类判别方法(一):Fisher线性判别

7、机器学习分类判别方法(二):Support Vector Machines(预备知识:拉格朗日乘子法与KKT条件)

8、机器学习分类判别方法(二):Support Vector Machines(一)

9、机器学习分类判别方法(二):Support Vector Machines(二)

10、机器学习分类判别方法(二):Support Vector Machines(三)

11、机器学习:Loss function探讨

12、机器学习分类判别方法(三):KNN

13、机器学习分类判别方法(四):Relevance Vector Machines

14、机器学习:从Logistics回归到神经网络

15、机器学习:Deep Learning(一)

16、Deep Learning:Loss function&Back propagation

17、Deep Learning TensorFlow实践:mnist手写识别(一)

18、Deep Learning TensorFlow实践:mnist手写识别(二)

19、Deep Learning:神经网络的优化技巧(Review)

51、特征工程(1)-数据预处理标准化

52、特征工程(2)-数据预处理区间缩放法

53、特征工程(3)-数据预处理归一化

54、特征工程(4)-数据预处理二值化

55、特征工程(5)-数据预处理哑编码

56、特征工程(6)-数据预处理数据变换

 

admin
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