图解机器学习 杉山将 中文PDF_人工智能教程

图解机器学习 杉山将 中文PDF_人工智能教程-何以博客
图解机器学习 杉山将 中文PDF_人工智能教程
此内容为付费资源,请付费后查看
9.920
会员特权保障
有偿安装调试
虚拟产品不支持退货
折扣体验进行中
付费资源

我更新的动力 - 源自您的关注。

------正文内容展示,开始汲取新知识啦------

资源名称:图解机器学习 杉山将 中文PDF

第I部分绪论 

第1章什么是机器学习 
第2章学习模型 
第II部分有监督回归 
第3章最小二乘学习法 
第4章带有约束条件的最小二乘法 
第5章稀疏学习 
第6章鲁棒学习 
第III部分有监督分类 
第7章基于最小二乘法的分类 
第8章支持向量机分类 
第9章集成分类 
第10章概率分类法 
第11 章序列数据的分类 
第IV部分无监督学习 
第12章异常检测 
第13章无监督降维 
第14章聚类 
第V部分新兴机器学习算法 
第15章在线学习 
第16章半监督学习 
第17章监督降维 
第18章迁移学习 
第19章多任务学习 
第VI部分结 语 

第20章总结与展望


资源截图:

图解机器学习 杉山将 中文PDF_人工智能教程

------本文内容已结束,喜欢请分享------

感谢您的访问,Ctrl+D收藏本站吧。

版权声明

   站内部分内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供网络资源分享服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请 联系我们 一经核实,立即删除。并对发布账号进行永久封禁处理。在为用户提供最好的产品同时,保证优秀的服务质量。


本站仅提供信息存储空间,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
THE END
点赞13 分享
评论 抢沙发
头像
欢迎您留下宝贵的见解!
提交
头像

昵称

取消
昵称表情代码图片

    暂无评论内容