统计机器学习入门——线性模型选择与正则化2

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2023-01-12 15:15:58

课程名称	适应人群
统计机器学习入门——线性模型选择与正则化2	所有人

"统计机器学习入门——老司机带你读经典"系列课程使用经典的ISLR（An Introduction to Statistical Learning with Applications in R）为教材，结合具体案例，介绍统计学习的基本概念和常用算法。

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qq_36909396 2016-12-03

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qq_36346042 2016-10-29

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讲的很好，以后还会继续出吗？

目录：网盘文件，永久连接 1.1 发展简史 1.2 三大学派及其对比 1.3 人工智能、机器学习、深度学习的关系 1.4 应用场景 1.5 产业格局 1.6 立法保护 1.7 机器人分类、人机关系 2.1 简介与实验环境配置 2.2 编程模式与注释 2.3 基础语法 2.4 基础数据类型 2.5 运算符号 2.6 条件控制 2.7 循环语句 2.8 迭代器与生成器 2.9 函数 2.10 输入与输出 2.11日期与时间 2.12 正则表达式 3.1 线性代数基础概念 3.2 矩阵及其运算 3.3 几种特殊矩阵 3.4 矩阵的特征分解 3.5 概率论基础概念 3.6 随机变量及其分布函数 3.7 随机变量的数字特征与数值计算 3.8 信息论基础概念 4.1 基础概念 4.2 计算模型——计算图 4.3 数据模型——张量 4.4 运行模型——会话 4.5 tensorboard可视化 4.6 使用文件载入的方式导入数据 4.7 模型的保存与使用 5.2 零件合格率评估问题 5.3 最简全连接神经网络的结构 5.4 使用非线性激活函数以解决线性不可分问题 5.7 损失函数 5.9 卷积神经网络 5.10 循环神经网络

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