bootcamp_machine learning
v5.0.2
該計畫是42 AI創建的機器學習訓練營。
由於本次訓練營中的概念可能很複雜，我們強烈建議學生之前完成以下訓練營：
42人工智慧是42學校巴黎校區的學生組織。
每個模組的 pdf 檔案可以從我們的發布頁面下載：https://github.com/42-AI/bootcamp_machine-learning/releases
開始學習一些線性代數和統計
求和、平均數、變異數、標準差、向量和矩陣運算。
假設、模型、迴歸、損失函數。
實施一種方法來提高模型的性能：梯度下降，並發現歸一化的概念
梯度下降、線性迴歸、歸一化。
擴展線性迴歸以處理多個特徵、建立多項式模型並檢測過度擬合
多元線性假設、多元線性梯度下降、多項式模型。
訓練和測試集，過度擬合。
探索您的第一個分類演算法：邏輯回歸！
邏輯假設、邏輯梯度下降、邏輯迴歸、多類別分類。
準確度、精確度、回想率、F1 分數、混淆矩陣。
對抗過度擬合！
正則化、過擬合。正則化損失函數，正則化梯度下降。
正則化線性迴歸。正則化邏輯迴歸。
