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机器学习基础ML_Base
初学者推荐学习AI的路径
以下是一个简要的路径:1️⃣基础知识数学基础(线性代数、微积分、概率统计)编程基础(Python/R等语言)算法与数据结构2️⃣
机器学习基础
理解监督学习(如回归、分类)、无监督学习(如聚类、PCA)掌握机器学习库
ProgramHan
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2025-02-25 09:05
学习
人工智能
机器学习基础
了解机器学习的基本概念,如监督学习、无监督学习、强化学习、模型评估指标(准确率、召回率、F1分数等)。机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(AI)的一个分支,它使计算机能够通过数据和经验自动改进,而无需明确编程。机器学习可以根据学习方式和数据的有无,分为以下几种基本类型:1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是一种机器学习类型,其中模型通过带标签的数据进
dringlestry
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2025-02-23 21:50
机器学习
人工智能
【
机器学习基础
】第六课:线性回归
【
机器学习基础
】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书,自己所做的读书笔记。1.线性模型基本形式给定由ddd个属性描述的示例x=(x1;x2;...
x-jeff
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2025-02-22 12:43
机器学习基础
机器学习
线性回归
人工智能
机器学习课程的常见章节结构
以下是机器学习课程的常见章节结构,结合了搜索结果中的信息:1.
机器学习基础
知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证
zhangfeng1133
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2025-02-21 14:24
机器学习
分类
学习
【自学笔记】
机器学习基础
知识点总览-持续更新
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录机器学习重点知识点总览一、
机器学习基础
概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五
Long_poem
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2025-02-19 02:23
笔记
机器学习
人工智能
深度学习与图像识别:
机器学习基础
之回归
1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式:p为预测出来的概率,范围在0-1之间,一般用于处理二分类问题,因为这个式子的一个显著特征在于:当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候,以p的值来反映y_pre是一个不错的选择,此
Shenrn_
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2025-02-18 14:34
机器学习
回归
深度学习
【一起看花书1.3】——第5章
机器学习基础
先验是“知识”,是合理的假设本文内容对应于原书的5.7-5.11共5小节内容,其中知识性、结论性的内容偏多,也加入了点个人见解。目录:5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习,本质上是复杂函数的拟合,即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy,这不就是求一个函数的拟合嘛?线性回归是比较简单的,从高代、概率论就可以理解,甚
应有光
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2025-02-14 17:03
基础知识
机器学习
人工智能
深度学习
python 学习路线
学习顺序《python编程:从入门到实践》《Head-FirstPython》《“笨方法”学python3》《PythonCookbook》《Python
机器学习基础
教程》《FluentPython》《
Coding Happily
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2025-02-13 11:05
python
学习
windows
雷军力荐学 AI,背后隐藏着怎样的时代密码?
目录一、本篇背景:二、AI发展现状与趋势:2.1AI发展历程回顾:2.2当前AI应用领域:2.3AI未来发展趋势:三、AI核心技术剖析:3.1
机器学习基础
:3.2深度学习核心:3.3自然语言处理要点:3.4
羑悻的小杀马特.
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2025-02-10 10:35
AI学习
人工智能
c++
AI大模型
社会变化
AI学习专题(一)LLM技术路线
梯度下降、拉格朗日乘子法)编程&框架Python(NumPy、Pandas、Matplotlib)PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础
机器学习基础
王钧石的技术博客
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2025-02-10 01:39
大模型
人工智能
学习
ai
为什么要学习AI/机器学习
正在重塑各个行业投资持续增长应用场景不断扩大技术革新频繁市场需求人才缺口大薪资水平高职业发展空间广创业机会多技术延展性与多个领域结合持续创新空间大知识迁移性强解决实际问题能力强2.推荐学习路线基础知识Python编程
机器学习基础
深度学习
数字沉思
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2025-02-09 21:09
人工智能
人工智能
学习
机器学习
深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义
文章目录前言第一部分:相关知识点一、基础铺垫层(必须掌握的核心基础)1.数学基础•线性代数•微积分•概率与统计2.编程基础3.
机器学习基础
二、深度学习核心层(神经网络与训练机制)1.神经网络基础2.激活函数
Ronin-Lotus
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2025-02-06 21:21
深度学习篇
深度学习
人工智能
机器学习
pytorch
paddlepaddle
python
机器学习--概览
一、
机器学习基础
概念1.定义机器学习(MachineLearning,ML):通过算法让计算机从数据中自动学习规律,并利用学习到的模型进行预测或决策,而无需显式编程。
kyle~
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2025-02-04 03:11
机器学习
机器学习
人工智能
Python 机器学习 基础 之 【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库
Python
机器学习基础
之【常用机器学习库】NumPy数值计算库目录Python
机器学习基础
之【常用机器学习库】NumPy数值计算库一、简单介绍二、Numpy基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、
仙魁XAN
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2025-02-01 05:17
Python
机器学习
基础+实战案例
python
机器学习
numpy
数值计算
【DL】神经网络与
机器学习基础
知识介绍(一)
原博客:https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型:监督学习(SupervisedLearning):分类,回归无监督学习(UnsupervisedLearning):聚类,降维强化学习(ReinforcementLearn
MengWoods
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2025-01-30 01:01
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
Python前沿技术:机器学习与人工智能
二、Python
机器学习基础
2.1机器学习概述机器学习是人工智能(AI)的一个关键子集,它的核心在于让
4.0啊
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2024-09-15 05:14
Python
人工智能
python
机器学习
如何有效的学习AI大模型?
理论学习:
机器学习基础
:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
Python程序员罗宾
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2024-09-14 15:37
学习
人工智能
语言模型
自然语言处理
架构
深度学习算法,该如何深入,举例说明
理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、
机器学习基础
和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。
liyy614
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2024-09-11 14:12
深度学习
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明
Python
机器学习基础
之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明目录Python
机器学习基础
之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征
仙魁XAN
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2024-09-07 13:19
Python
机器学习
基础+实战案例
机器学习
python
分箱
离散化
线性模型与树
交互特征与多项式特征
机器学习基础
(四)——决策树与随机森林
决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要(一)二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要(二)2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
Bayesian小孙
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2024-08-30 03:43
机器学习基础
决策树
机器学习
随机森林
【
机器学习基础
】Anaconda与Pycharm使用
这里写目录标题指定py版本安装包指定py版本安装包condaenvlistactivatexxxcondalistpipinstallxxx
叫我东方小巴黎
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2024-08-28 12:16
机器学习基础
人工智能
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营|
机器学习基础
之案例学习
机器学习(MachineLearning,ML):机器具有学习的能力,即让机器具备找一个函数的能力函数不同,机器学习的类别不同:回归(regression):找到的函数的输出是一个数值或标量(scalar)。例如:机器学习预测某一个时间段内的PM2.5,机器要找到一个函数f,输入是跟PM2.5有关的的指数,输出是明天中午的PM2.5的值。分类(classification):让机器做选择题,先准备
Monyan
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2024-08-28 11:06
人工智能
机器学习
学习
李宏毅深度学习
应用数学与
机器学习基础
- 线性代数篇
线性代数1.标量、向量、矩阵、张量学习线性代数,会涉及以下几个数学概念:标量(scalar):定义:一个标量就是一个单数的数,不同于线性代数中大多数概念会涉及到多个数。表示法:我们用斜体表示标量。标量通常赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时,会明确它们是哪种类型的数。比如,在定义实数标量时,我们可能会说”让s∈Rs\in\mathbb{R}s∈R表示一条线的斜率“;在定义自然数标量时,我们可能会说
绎岚科技
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2024-08-28 05:31
机器学习
深度学习
机器学习
线性代数
机器学习基础
篇(八)——逻辑回归
机器学习基础
篇(八)——逻辑回归一、简介分类问题是机器学习中常见的一种问题,而逻辑回归则是非常适合二分类问题的一种算法。逻辑回归可以将数据集中的点划分成为两个类别。例如,我们可以将数据分成A类和B类。
柚子味的羊
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2024-08-23 04:46
数据分析
机器学习
机器学习
算法
逻辑回归
深度学习如何入门?
(3)了解
机器学习基础
,包括监督学习和非监督学习的概念、模型评估与选择等。学习深度学习理论:(1)理解神经网络的基本组成,如神经元、激活函数
nanshaws
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2024-03-13 07:29
yolov5
深度学习
【
机器学习基础
】正则化
本专栏针对
机器学习基础
专栏的理论知识,利用python代码进行实际展示,真正做到从基础到实战!
为梦而生~
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2024-02-25 02:40
机器学习
机器学习
人工智能
机器学习基础
(一)理解机器学习的本质
导读:在本文中,将深入探索机器学习的根本原理,包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。目录机器学习机器学习概念相关概念机器学习根本:模型数据的语言:特征与标签训练与测试:模型评估机器学习的分类监督学习:有指导的学习过程非监督学习:自我探索的过程强化学习:通过试错学习构建与分析鸢尾花数据模型鸢尾花数据集简介加载数据集创建和训练模型进行预测与评估模型机器学习机器学习概念机器学习是人工智
昊昊该干饭了
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2024-02-20 21:38
人工智能
python
机器学习
人工智能
python
【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
可以让大家熟练掌握
机器学习基础
,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。
·
2024-02-11 18:34
四、
机器学习基础
概念介绍
四、
机器学习基础
概念介绍1_
机器学习基础
概念机器学习分类1.1有监督学习1.2无监督学习2_有监督机器学习—常见评估方法数据集的划分2.1留出法2.2校验验证法(重点方法)简单交叉验证K折交叉验证(单独流出测试集
ITS_Oaij
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2024-02-10 21:39
脑电机器学习
机器学习
人工智能
【机器学习 & 深度学习】开发工具Anaconda的安装与使用
专栏:机器学习:相对完整的
机器学习基础
教学!
为梦而生~
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2024-02-10 01:47
机器学习python实战
机器学习
深度学习
python
conda
pycharm
人工智能
跨模态行人重识别都需要学什么
机器学习基础
:
ALGORITHM LOL
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2024-02-09 22:04
人工智能
ChatGPT学习大纲
人工智能与
机器学习基础
学习AI和机器学习的基本概念,为理解
冷暖从容
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2024-02-07 19:34
ChatGPT
chatgpt
学习
人工智能
机器学习概述及流程
概述一、目标1、掌握
机器学习基础
环境安装2、掌握常用的科学计算库对数据进行展示、分析二、人工智能三要素1、数据2、算法2、算力:CPU适合I/O密集型程序,GPU适合计算密集型和易于并行的程序。
机智的冷露
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2024-02-06 19:36
机器学习
人工智能
机器学习
python
机器学习基础
——matplotlib.pyplot和seaborn的使用
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp第一步生成数据集x=np.linspace(-3,3,50)#平均采样,[-3,3]采样50个x.shape(50,)y1=2*x+1y1.shape(50,)y2=x**2y2array([9.00000000e+00,8.28029988e+00,7.59058726e+00,6.93086214e+00,6
小螳螂
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2024-02-05 19:04
【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
可以让大家熟练掌握
机器学习基础
,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。
程序员一诺
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2024-02-05 05:52
python笔记
人工智能
深度学习
深度学习
tensorflow
人工智能
机器学习入门-----sklearn
机器学习基础
了解概念机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来定义:从数据中自动分析获得模型,并利用模型对特征数据【数据集:特征值+目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题
辣椒酱.
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2024-02-03 07:30
python
机器学习
sklearn
人工智能
【机器学习】科学库使用手册第2篇:机器学习任务和工作流程(已分享,附代码)
主要内容包括,了解机器学习定义以及应用场景,掌握
机器学习基础
环境的安装和使用,掌握利用常用的科学计算库对数据进行展示、分析,学会使用jupyternotebook平台完成代码编写运行,应用Matplotlib
程序员一诺
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2024-02-02 22:40
python笔记
机器学习
人工智能
机器学习
人工智能
【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇:TensorFlow介绍和基本操作(代码文档已分享)
可以让大家熟练掌握
机器学习基础
,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。
程序员一诺
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2024-02-02 22:09
python笔记
深度学习
人工智能
深度学习
tensorflow
人工智能
2024-01-06-AI 大模型全栈工程师 -
机器学习基础
摘要2024-01-06阴杭州晴本节简介:a.数学模型&算法名词相关概念;b.学会数学建模相关知识;c.学会自我思考,提升认知,不要只会模仿;课程内容1.Fine-Tuning有什么作用?a.什么是模型训练(Training)b.什么是模型预训练(Pre-Training)c.微调(Fine-Tuning)d.轻量化微调(ParameterEfficientFine-Tuning,PEFT)2.什
流雨声
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2024-02-02 10:42
人工智能
机器学习
机器学习基础
、数学统计学概念、模型基础技术名词及相关代码个人举例
1.
机器学习基础
(1)机器学习概述机器学习是一种人工智能(AI)的分支,通过使用统计学和计算机科学的技术,使计算机能够从数据中学习并自动改进性能,而无需进行明确的编程。
是lethe先生
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2024-02-02 07:09
机器学习
人工智能
2024-01-06-AI 大模型全栈工程师 -
机器学习基础
摘要2024-01-06阴杭州晴本节简介:a.数学模型&算法名词相关概念;b.学会数学建模相关知识;c.学会自我思考,提升认知,不要只会模仿;课程内容1.Fine-Tuning有什么作用?a.什么是模型训练(Training)b.什么是模型预训练(Pre-Training)c.微调(Fine-Tuning)d.轻量化微调(ParameterEfficientFine-Tuning,PEFT)2.什
流雨声
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2024-02-02 07:06
人工智能
机器学习
【机器学习 & 深度学习】卷积神经网络简述
相对完整的
机器学习基础
教学!⭐特别提醒:针对机器学习,特别开始专栏:机器学习python实战欢迎订阅!本专栏针对
机器学习基础
专栏的理论知识,利用python代码进行实际展示,真正做到从基础到实战!
为梦而生~
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2024-02-02 05:02
机器学习
深度学习
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
cnn
计算机视觉
自然语言处理
【Python基础 & 机器学习】Python环境搭建(适合新手阅读的超详细教程)
重要专栏:机器学习:相对完整的
机器学习基础
教学!
为梦而生~
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2024-02-02 05:00
机器学习python实战
python
机器学习
开发语言
人工智能
数据挖掘
pycharm
深度学习知识点汇总-
机器学习基础
(5)
2.5分类算法的评估指标有哪些?图1混淆矩阵上图中术语解释:TP(Truepositives)。表示被正确地划分为正例的个数,即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数;FP(Falsepositives)。表示被错误地划分为正例的个数,即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数;FN(Falsenegatives)。表示被错误地划分为负例的个数,即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数;TN(Tru
深度学习模型优化
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2024-02-01 22:20
机器学习基础
2
提示:MachneLearning机器学习吴恩达目录一、JupyterNotebooks(数据分析神器)二、回归模型(线性回归)三、分类模型(离散)四、术语一、JupyterNotebooks(数据分析神器)机器学习和数据科学从业者使用最广泛的工具在命令行输入pipinstalljupyter在命令行输入jupyternotework熟练使用jupyternotebook(三天)二、回归模型(线性
qingxi_ran
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2024-02-01 13:42
机器学习
人工智能
机器学习数学基础
机器学习基础
1、标量、向量、矩阵、张量2、概率函数、概率分布、概率密度、分布函数3、向量的线性相关性4、最大似然估计5、正态分布(高斯分布)6、向量的外积(叉积)7、向量的内积(点积)8、超平面(H)1
对许
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2024-02-01 11:26
基础理论
机器学习
概率论
线性代数
奠定基础:用于机器学习的微积分、数学和线性代数
二、机器学习的数学:2.1.微积分:微积分在理解
机器学习基础
的优化算法方面起着至关重要的作用。梯度下降是一种广泛使用的优化算法,它依赖于函数的导数
无水先生
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2024-01-31 07:54
AI数学原理
人工智能
机器学习
线性代数
人工智能
第4章 python深度学习——(波斯美女)
第4章
机器学习基础
本章包括以下内容:除分类和回归之外的机器学习形式评估机器学习模型的规范流程为深度学习准备数据特征工程解决过拟合处理机器学习问题的通用工作流程学完第3章的三个实例,你应该已经知道如何用神经网络解决分类问题和回归问题
weixin_42963026
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2024-01-31 05:25
python
深度学习
美女
深度强化学习(王树森版)学习笔记(一)——
机器学习基础
前言由于本人的工作与深度强化学习相关,想找个机会重新复习下深度强化学习的相关知识,正好手上有这本书,粗略一看感觉知识点挺简洁的,内容也挺全面,也提供了一些学习资料。所以开个坑记录一下这本书的学习过程。这本书的相关资料(PPT,源代码)可以在以下链接获取:https://www.ituring.com.cn/book/2982首先我们会按照这本书的顺序讲一下机器学习的一些基础理论部分。1.1线性模型
向南而行灬
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2024-01-29 12:35
机器学习
人工智能
深度学习
【机器学习 & 深度学习】神经网络简述
相对完整的
机器学习基础
教学!⭐特别提醒:针对机器学习,特别开始专栏:机器学习python实战欢迎订阅!本专栏针对
机器学习基础
专栏的理论知识,利用python代码进行实际展示,真正做到从基础到实战!
为梦而生~
·
2024-01-28 07:39
机器学习
深度学习
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
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