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机器学习入门学习

共 4 篇文章

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机器学习入门(二) — 回归模型-理论1 预测房价2 线性回归

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机器学习入门(四) — 分类模型1 分类-分析情感2 从主题预测情感:智能餐厅评价系统3 分类器应用4 线性分类器5 决策边界6 训练和评估分类器7 什么是好的精度

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机器学习入门(八) — 推荐系统我们在哪能见到推荐系统3 推荐的分类模型4 协同过滤

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机器学习入门(十) — 深度学习1 深度学习：图像搜索2 神经网络3 深度学习在计算机视觉中的应用4 深度学习的性能5 计算机视觉中的深度学习6 深度学习的挑战7 迁移学习8 深度学习总结

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清单「机器学习入门学习」 01/04

机器学习入门(二) — 回归模型-理论1 预测房价2 线性回归

JavaEdge·编程严选网软件架构师

讲述了回归模型的基本原理和算法，并结合回归介绍了交叉验证的方法

近期房屋的销售情况图示(过去两年)

1 预测房价

1.1 通过相似的房子预测你的房子

2 线性回归

应用线性回归模型

那么哪条线才是最好的呢?

应用一条线的成本

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