机器学习与模式识别 - 专题

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收录了10篇文章 · 6人关注

Auto-encoder（李宏毅ML2019）
1. Vector: Embedding, Latent Representation, Latent Code 2. Binary Clas...

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ML Basics: False Positives, False Negatives（ML Tidbits-4）
1. 真阳性/真阴性/假阳性/假阴性度量指标：准确率其他度量指标：假阴性率/假阳性率假阴性率是指的事实上是阳性，你把它判断为阴性的比率 ...

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ML Basics: Derivatives and the Chain Rule（ML Tidbits-3）
链式法则参考文献 ML TidbitsML Basics: Derivatives and the Chain RuleLots of der...

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Types of Machine Learning: Supervised and Unsupervised（ML Tidbits-2）
1. 监督学习 or 无监督学习 2. 监督学习 2.1 分类 2.2 回归 2.3 监督学习：分类 & 回归 3. 为何使用无监督学习聚...

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The Machine Learning Lifecycle（ML Tidbits-1）
1. Proble Definition 2. Data Collection 3. Split Up Data training data的作...

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Anomaly Detection 异常检测（李宏毅ML2019）
1. 问题的定义：Problem Formulation 2. 应用 3. 异常检测可否看作二值分类？一是无法穷举所有异常的情况，也就无法知道...

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「机器学习」到底需要多少数据？
机器学习中最值得问的一个问题是，到底需要多少数据才可以得到一个较好的模型？从理论角度，有Probably approximately corre...

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机器学习中的范数与稀疏性
机器学习讲座总结-北航-互联网应用下的大规模在线学习算法(四)-为什么要正则化监督机器学习问题无非就是“minimize your error...

1.7 jiandanjinxin 1 32 1
logistic与softmax分类
待处理统计学习方法：罗杰斯特回归及Tensorflow入门参考阅读深度学习笔记(一)：logistic分类Logistic Regressio...

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机器学习实战python实例 https://github.com/Thinkgamer/Machine-Learning-With-Pytho...

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