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Notes manuelles "Machine Learning" de Zhou Zhihua (apprendre et déduire les formules de manière terre-à-terre)
par [Computer Vision Alliance] Wang Bo Kings, Sophia
Le chapitre 16 du cahier poussé à la main compte 214 pages sur papier A4 et peut être imprimé directement ! !
Dernière mise à jour : 2021/03/13 Mise à jour pour compléter le chapitre 16
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Veuillez continuer à prêter attention à une autre note importante à l'avenir : Notes poussées manuelles du Deep Learning.
Table des matières
- Chapitre 1 Introduction
- Chapitre 2 Évaluation et sélection du modèle
- Chapitre 3 Modèle linéaire
- Chapitre 4 Arbre de décision
- Chapitre 5 Réseau neuronal
- Chapitre 6 Machine à vecteurs de support
- Chapitre 7 Classificateur bayésien
- Chapitre 8 Informations intégrées
- Chapitre 9 Regroupement
- Chapitre 10 Réduction de la dimensionnalité et apprentissage des métriques
- Chapitre 11 Sélection des fonctionnalités et apprentissage clairsemé
- Chapitre 12 Théorie de l'apprentissage informatique
- Chapitre 13 Apprentissage semi-supervisé
- Chapitre 14 Modèle graphique probabiliste
- Chapitre 15 Apprentissage des règles
- Chapitre 16 Apprentissage par renforcement
Introduction à l'auteur de Push Notes--Wang Bo Kings
WeChat ID (Kingsplusa) Remarques : Unité/école + direction de recherche
Dr 985AI, expert du blog CSDN, expert Huawei Cloud Sharing
Série sérialisée "Machine Learning" Notes poussées à la main par Xigua Shu
Notes complétées à mettre à jour : "Deep Learning - Huashu Hand Push Notes", "Unmanned Driving Hand Push Notes", "SLAM Fourteen Lectures"
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Chapitre 1 Introduction
Chapitre 2 Évaluation et sélection du modèle
Chapitre 3 Modèle linéaire
Chapitre 4 Arbre de décision
Chapitre 5 Réseau neuronal
Chapitre 6 Machine à vecteurs de support
Chapitre 7 Classificateur bayésien
Chapitre 8 Informations intégrées
Chapitre 9 Regroupement
Chapitre 10 Réduction de la dimensionnalité et apprentissage des métriques