资源介绍
【资料内容】
1 常用深度网络模型介绍
2 原理介绍【CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)】
3 具体案例及代码分析
3.1 天气识别3.2
3.2 股票预测
4 结果展示
5 出现的问题和解决办法
6 参考文献
1)机器学习基本分类:监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习
2)机器学习根据预测任务的不同,可分为:分类问题、回归问题、标注问题
3)相关名词:监督、半监督、无监督、强化学习的概念,输入空间、输出空间、实例、特征向量、特征空间、训练数据、测试数据、样本、假设空间
4)机器学习按模型分类,分为:概率模型与非概率模型,线性模型与非线性模型,参数化模型与非参数化模型
5)机器学习按算法分类,分为:在线学习,批量学习
6)机器学习方法=模型+策略+算法
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