李宏毅机器学习笔记（二）-------Why we need learn Machine Learning?

最新推荐文章于 2020-10-26 23:09:53 发布
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本视频为李宏毅2017年的机器学习课程，内容涵盖如何为AI项目选择合适的模型和损失函数，以实现最佳的功能效果。

视频：

李宏毅机器学习(2017)_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili
https://www.bilibili.com/video/av10590361/?p=2

真是一个逗波：

AI训练师：

为AI选择合适的model和损失函数。然后达到最好的功能

2021李宏毅机器学习笔记--18Unsupervised Learning -- Neighbor Embedding
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2021李宏毅机器学习笔记--10 Semi-supervised learning摘要一 、生成模型上的半监督学习二 、Low-density Separation非黑即白2.1 自学习2.2 熵正则化2.3 半监督SVM三 、 Smoothness Assumption平滑假设四 、Better Representation总结 摘要 半监督学习主要是利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类，让学习器不依赖外界交互，能自动的利用未标记样本来提升学习性能，并且有助于降低标注代价。半监督学习往往
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人人都要学一点深度学习（1）- 为什么我们需要它 版权声明 本文由@leftnoteasy发布于 http://leftnoteasy.cnblogs.com, 如需全文转载或有其他问题请联系wheeleast (at) gmail.com。 1.开篇 1.1 为什么我开始写这个系列博客 说五年前我还在某A云公司的时候，身在一个机器学习算法组，对机器学习怀有浓厚的兴趣。花了好多的时间来试图搞清楚各...
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本资源是机器学习 台大教授 李机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。宏毅的授课配PPT讲稿。
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