Catatan Pembelajaran Mesin (Memuat gambar lambat, harap sabar menunggu, hanya sebagian yang ditampilkan)
Jika tidak dapat di-refresh, Anda dapat mengklik jaringan saraf untuk melihat seperti apa tampilan catatan tersebut.
Catatan buatan tangan "Pembelajaran Mesin" Zhou Zhihua (pelajari dan simpulkan rumus dengan cara yang membumi)
oleh [Aliansi Visi Komputer] Wang Bo Kings, Sophia
Buku catatan dorong tangan Bab 16 ini memiliki 214 halaman di atas kertas A4 dan dapat langsung dicetak! !
Terakhir diperbarui: 13/03/2021 Diperbarui untuk menyelesaikan Bab 16
Akun publik [Computer Vision Alliance] membalas [Catatan Dorong Tangan Xigua Shu] untuk mendapatkan tautan unduh pdf Baidu Cloud
Harap terus memperhatikan catatan penting lainnya di masa mendatang: Catatan Dorong Tangan Pembelajaran Mendalam
Daftar isi
- Bab 1 PENDAHULUAN
- Bab 2 Evaluasi dan Seleksi Model
- Bab 3 Model Linier
- Bab 4 Pohon Keputusan
- Bab 5 Jaringan Syaraf Tiruan
- Bab 6 Mendukung Mesin Vektor
- Bab 7 Pengklasifikasi Bayesian
- Bab 8 Informasi Terintegrasi
- Bab 9 Pengelompokan
- Bab 10 Pengurangan Dimensi dan Pembelajaran Metrik
- Bab 11 Pemilihan Fitur dan Pembelajaran Jarang
- Bab 12 Teori Pembelajaran Komputasi
- Bab 13 Pembelajaran Semi-supervisi
- Bab 14 Model Grafis Probabilistik
- Bab 15 Pembelajaran Aturan
- Bab 16 Pembelajaran Penguatan
Pengantar penulis Push Notes--Wang Bo Kings
WeChat ID (Kingsplusa) Keterangan: Unit/sekolah + arahan penelitian
985AI, pakar blog CSDN, pakar Huawei Cloud Sharing
Seri serial "Pembelajaran Mesin" catatan tangan Xigua Shu
Catatan yang sudah selesai untuk diperbarui: "Pembelajaran Mendalam - Catatan Dorong Tangan Huashu", "Catatan Dorong Tangan Mengemudi Tanpa Awak", "Kuliah Empat Belas SLAM"
Alamat unduhan | WeChat pribadi dokter |
---|
| |
[Aliansi Visi Komputer] Balas [Catatan Tangan Xigua Shu] untuk mendapatkan tautan unduh pdf Baidu Cloud | Dr 985AI, pakar blog CSDN |
Bab 1 PENDAHULUAN
Bab 2 Evaluasi dan Seleksi Model
Bab 3 Model Linier
Bab 4 Pohon Keputusan
Bab 5 Jaringan Syaraf Tiruan
Bab 6 Mendukung Mesin Vektor
Bab 7 Pengklasifikasi Bayesian
Bab 8 Informasi Terintegrasi
Bab 9 Pengelompokan
Bab 10 Pengurangan Dimensi dan Pembelajaran Metrik