bootcamp_machine learning
v5.0.2
该项目是42 AI创建的机器学习训练营。
由于本次训练营中的概念可能很复杂，我们强烈建议学生之前完成以下训练营：
42人工智能是42学校巴黎校区的一个学生组织。我们的目的是通过组织讲座和研讨会等各种活动来促进对人工智能领域的讨论、学习和兴趣。
每个模块的 pdf 文件可以从我们的发布页面下载：https://github.com/42-AI/bootcamp_machine-learning/releases
开始学习一些线性代数和统计
求和、均值、方差、标准差、向量和矩阵运算。
假设、模型、回归、损失函数。
实施一种方法来提高模型的性能：梯度下降，并发现归一化的概念
梯度下降、线性回归、归一化。
扩展线性回归以处理多个特征、构建多项式模型并检测过度拟合
多元线性假设、多元线性梯度下降、多项式模型。
训练和测试集，过度拟合。
探索您的第一个分类算法：逻辑回归！
逻辑假设、逻辑梯度下降、逻辑回归、多类分类。
准确度、精确度、召回率、F1 分数、混淆矩阵。
对抗过度拟合！
正则化、过拟合。正则化损失函数，正则化梯度下降。
正则化线性回归。正则化逻辑回归。
