JackLee

02-20

机器学习极简入门课学习笔记-第十三课(朴素贝叶斯分类器——条件概率的参数估计)

02-19

机器学习极简入门课学习笔记-第十二课(朴素贝叶斯分类器——从贝叶斯定理到分类模型)

02-14

初等数学-相关概念记录

02-13

高等数学(同济大学第七版)学习笔记-第二章-导数与微分

01-28

机器学习极简入门课学习笔记-第十一课(线性回归——梯度下降法求解目标函数)

01-28

机器学习极简入门课学习笔记-第十课(线性回归——从模型函数到目标函数)

01-28

机器学习极简入门课学习笔记-第九课(最常用的优化算法——梯度下降法)

01-25

机器学习极简入门课学习笔记-第八课(模型的质量和评判指标)

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机器学习极简入门课学习笔记-第七课(模型的获取和改进)

01-25

机器学习极简入门课学习笔记-第六课（机器学习三要素之数据、模型、算法）