JackLee

02-22

机器学习极简入门课学习笔记-第十六课(决策树——既能分类又能回归的模型)

02-21

机器学习极简入门课学习笔记-第十五课(逻辑回归——用来做分类的回归模型)

02-20

机器学习极简入门课学习笔记-第十四课(逻辑回归——非线性逻辑函数的由来)

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)

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)

01-25

机器学习极简入门课学习笔记-第七课(模型的获取和改进)