MachineLearning

[windows 10编译CNTK]
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08-04
XNOR-Net-PyTorch实验
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08-02
Programming Exercise 8: Anomaly Detection and Recommender Systems Machine Learning
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08-02
ML基本概念
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08-01
K-Means 算法聚类
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07-31
机器学习（一）：kNN原理
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07-31
机器学习之聚类分析
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07-31
《机器学习实战》之朴素贝叶斯
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07-31
《机器学习实战》之K-近邻算法
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07-31
机器学习（一）高斯混合模型
MachineLearning 机器学习算法
07-31
【CS229机器学习】 Lecture5：生成学习算法，生成模型，高斯判别分析模型，多元高斯分布，朴素贝叶斯，拉普拉斯平滑Part4:生成算法模型
cs229 MachineLearning
07-22
【机器学习】实战逻辑回归模型
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07-15
梯度方向为何变化率最大
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07-03
在jupyter notebook中使用conda创建的虚拟环境1、进入虚拟环境xxx2、安装ipykernel3、将虚拟环境添加至jupyter notebook4、重启jupyter notebook
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07-02
Bagging与随机森林算法原理小结（详解）1. bagging的原理2. bagging算法流程3. 随机森林算法4. 随机森林的推广5. 随机森林小结
MachineLearning 算法大数据
06-27
机器学习(二)：理解线性回归与梯度下降并做简单预测预测从瞎猜开始损失函数（成本函数）梯度下降学习率（步长）线性回归代码实践其他回归
MachineLearning 机器学习深度学习线性回归梯度下降
06-27
图，谱，马尔可夫过程，聚类结构[by林达华]
MachineLearning 机器学习
06-27
机器学习(五)：通俗易懂决策树与随机森林及代码实践一、决策树二、随机森林总结
MachineLearning 机器学习深度学习决策树随机森林
06-27
梯度下降算法原理线性回归拟合（附Python/Matlab/Julia代码）梯度下降loss function(损失函数)附录 source code
MachineLearning 梯度下降线性回归损失函数 Python 人工智能
06-27
机器学习(六)：通俗易懂无监督学习K-Means聚类算法及代码实践一、无监督学习 K-Means二、 K-Means代码实践三、K的选择四、自动选择K值（拓展）五、总结（系列完结）
MachineLearning 深度学习机器学习
06-27