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    發(fā)布日期: 2023-09-13
  • 語言: 其他
  • 標(biāo)簽: 算法??

資源簡介

機器學(xué)習(xí)算法詳解? 一、線性回歸 ? 1、代價函數(shù) ? 2、梯度下降算法 ? 3、均值歸一化 ? 4、最終運行結(jié)果 ? 5、使用scikit-learn庫中的線性模型實現(xiàn) ? 二、邏輯回歸 ? 1、代價函數(shù) ? 2、梯度 ? 3、正則化 ? 4、S型函數(shù)(即) ? 5、映射為多項式 ? 6、使用的優(yōu)化方法 ? 7、運行結(jié)果 ? 8、使用scikit-learn庫中的邏輯回歸模型實現(xiàn) ? 邏輯回歸_手寫數(shù)字識別_OneVsAll ? 1、隨機顯示100個數(shù)字 ? 2、OneVsAll ? 3、手寫數(shù)字識別 ? 4、預(yù)測 ? 5、運行結(jié)果 ? 6、使用scikit-learn庫中的邏輯回歸模型實現(xiàn) ? 三、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)model ? 2、代價函數(shù) ? 3、正則化 ? 4、反向傳播BP ? 5、BP可以求梯度的原因 ? 6、梯度檢查 ? 7、權(quán)重的隨機初始化 ? 8、預(yù)測 ? 9、輸出結(jié)果 ? 四、SVM支持向量機 ? 1、代價函數(shù) ? 2、Large Margin ? 3、SVM Kernel(核函數(shù)) ? 4、使用中的模型代碼 ? 5、運行結(jié)果 ? 五、K-Means聚類算法 ? 1、聚類過程 ? 2、目標(biāo)函數(shù) ? 3、聚類中心的選擇 ? 4、聚類個數(shù)K的選擇 ? 5、應(yīng)用——圖片壓縮 ? 6、使用scikit-learn庫中的線性模型實現(xiàn)聚類 ? 7、運行結(jié)果 ? 六、PCA主成分分析(降維) ? 1、用處 ? 2、2D-->1D,nD-->kD ? 3、主成分分析PCA與線性回歸的區(qū)別 ? 4、PCA降維過程 ? 5、數(shù)據(jù)恢復(fù) ? 6、主成分個數(shù)的選擇(即要降的維度) ? 7、使用建議 ? 8、運行結(jié)果 ? 9、使用scikit-learn庫中的PCA實現(xiàn)降維 ? 七、異常檢測 Anomaly Detection ? 1、高斯分布(正態(tài)分布) ? 2、異常檢測算法 ? 3、評價的好壞,以及的選取 ? 4、選擇使用什么樣的feature(單元高斯分布) ? 5、多元高斯分布 ? 6、單元和多元高斯分布特點 ? 7、程序運行結(jié)果

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