Machine Learning学习目录

Posted 劳埃德·福杰

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Machine Learning学习目录相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

AI学习开源项目

1.机器学习初识

2.支持向量机(support vector machines, SVM)

实战

来源于：Aurelien Geron 的《机器学习实战 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(第2版)》

书本中样例代码的github地址

1.幸福感和金钱的关系--利用线性回归模型、k-近邻回归模型分析

2.分类器 --- 手写数字识别(二元、多类)、多标签分类、多输出分类（图片清洗）

3.房价预测模型(监督学习、回归) --- 了解一个机器学习项目的整个流程

4.训练线性回归模型 --- “闭式”解方法、梯度下降（GD）

5.多项式回归、学习曲线

6.逻辑回归、Softmax回归 --- 鸢尾花分类

以上是关于Machine Learning学习目录的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

machine_learning-knn算法具体解释(近邻算法)

[Machine :Learning] kNN近邻算法

Machine Learning in Action-chapter2-k近邻算法

机器学习实战 [Machine learning in action]

Machine Learning学习目录

Managing Supply and Demand Balance Through Machine Learning-笔记