240 发简信
  • 2018-11-06

    机器学习: 1、kmeans 2、meanshift 3、最小二乘法 4、逻辑回归、线性回归 5、混合高斯模型 6、bp 7、RNN 8、GRU...

  • 拆解问题

    6. 如何把问题拆解到底 这一节我们主要讲两部分,第一部分是谈一谈如何科学地把问题拆解到底;第二部分是,拆解到底以后还要学会用对比的眼光看数据,...

  • 主要知识点

    SVM 决策树 贝叶斯 梯度下降 SVD与PCA 凸优化 局部最优解,最大似然估计

  • 梯度下降

    梯度下降

  • 基本数学知识

    1:最大似然估计2:。。。 3:梯度下降 4:泰勒级数 5:高斯分布 6:一元概率密度二元概率密度多元概率密度 中心极限定理 7:贝叶斯公式 8...

  • 无标题文章

    机器学习中分类和预测算法的评估: 准确率速度强壮行可规模性可解释性 什么是决策树/判定树(decision tree)?判定树是一个类似于流程图...

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