机器学习总结-1-基础知识

机器学习与Python基础精要
最新推荐文章于 2024-08-01 14:15:05 发布
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本文深入浅出地介绍了机器学习所需的数学基础知识，包括常见函数、概率论、矩阵运算等，并详细阐述了Python在数据科学领域的核心库，如Numpy、Matplotlib、Pandas、Scikit-learn和Kaggle的使用技巧。

1-机器学习基础

一.数学基础

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1常见函数

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2导数，梯度

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3Taylor公式

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4概率

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5期望，方差，协方差

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6大数定理，中心极限定理

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7最大似然估计

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8向量矩阵的运算

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9向量矩阵的求导

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10SVD,QR分解

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二.Python基础

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1-Numpy

Numpy中文文档

2-Matplotlib

Matplotlib官方英文版
中文翻译
入门教程
Jupyter演示

3-Pandas

10 minutes to pandas
十分钟搞定pandas
利用Python进行数据分析

4-Scikit-learn

官方文档
中文翻译
快速入门

5-Kaggle

kaggle比赛新手入门之路
pyhon机器学习实践与kaggle实战
使用sklearn做单机特征工程
Ensemble Learning-模型融合-Python实现
Sklearn-GridSearchCV网格搜索-寻找最优参数
ML-逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾
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[机器学习篇]机器学习知识总结篇
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1、机器学习的数学基础1 - 数学分析 机器学习的一般方法和横向比较 数学是有用的：以SVD为例 机器学习的角度看数学 复习数学分析 直观解释常数e 导数/梯度 随机梯度下降 Taylor展式的落地应用 gini系数 凸函数 Jensen不等式 组合数与信息熵的关系 2、机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验 概率论基础
机器学习知识点全面总结
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机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
机器学习知识总结（百面机器学习）
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机器学习基础知识总结！
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机器学习定义机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下：机...
机器学习基础知识总结
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07-09 1421
机器学习 一、回归 1、普通线性回归 KaTeX parse error: Can't use function '\^' in math mode at position 1: \̲^̲y(w,x)=w_{0} +w…
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机器学习（Machine Learning, ML）是一种人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术，它使计算机能够通过经验自动改进性能，而不需要明确编程。机器学习的核心在于从数据中提取模式和知识，从而使系统能够做出预测或决策。机器学习的方法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等几种主要类型。监督学习：在监督学习中，模型通过一组带标签的训练数据进行训练。训练过程的目标是使模型能够根据输入数据预测正确的标签。例如，分类问题和回归问题都是监督学习的典型应用。
[Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类算法四万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）
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欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望
《人工智能》--机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能基础知识总结。.zip
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人工智能学习总结成果，希望可以帮到大家，有疑问欢迎随时沟通~ 人工智能学习总结成果，希望可以帮到大家，有疑问欢迎随时沟通~ 人工智能学习总结成果，希望可以帮到大家，有疑问欢迎随时沟通~ 人工智能学习总结...
机器学习强基计划0-1：教程导读(附几十种经典模型源码合集)
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机器学习基础知识归纳总结
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最近学习了cs231n计算机视觉课程，综合一些相关求职博客的面试题和回答总结复习了这些基础知识点作为记录，作为初学者可能有很多不足或者错误希望大家多包涵。
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关于机器学习的一些基本概念的整理 1.前言 1.机器学习是一门致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能的学科。1997年Mitchell给出一个更形式化的定义，假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对E进行了学习。 机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生“模型”的算法，即...
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07-04 371
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吴恩达机器学习课程官方总结：week1-week10
描述中提到的“系统全面”，表明这些总结内容覆盖了机器学习的基础知识点，形成一个完整的知识体系。系统性意味着这些知识点之间存在内在的逻辑联系，能够帮助学习者构建起机器学习的整体框架。全面性则意味着这些...
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