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《机器学习基础教程》由柴松主编
目录
第一章机器学习概述
1.1机器学习与硬编程
1.2监督学习与非监督学习
1.3回归问题与分类问题
1.4机器学习与人工智能
1.5机器学习模型框架及表述方式
1.6本章小结
第二章线性回归
2.1线性回归的模型假设
2.2代价函数
2.3梯度下降算法
2.4线性回归的预测方法
2.5线性回归实例1——宝宝体重预测
2.6多元线性回归及特征向量预处理
2.7本章小结
……
1.1机器学习与硬编程
1.2监督学习与非监督学习
1.3回归问题与分类问题
1.4机器学习与人工智能
1.5机器学习模型框架及表述方式
1.6本章小结
第二章线性回归
2.1线性回归的模型假设
2.2代价函数
2.3梯度下降算法
2.4线性回归的预测方法
2.5线性回归实例1——宝宝体重预测
2.6多元线性回归及特征向量预处理
2.7本章小结
……
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