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机器学习入门学习

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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」 03/04

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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药品 - 靶相互作用

3 推荐的分类模型

3.1 最简单的方法 - 流行度

3.2 解决方案一分类模型

我将要买这个商品的概率是多少

分类方法的限制

4 协同过滤

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