knn实例
模型和原理
机器学习基础笔记 (Machine Learning)
书籍推荐
TensorFlow 官方文档中文版
jikexueyuanwiki
•
tensorflow
•
33页
•
2018年6月5日
8767
Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南
ApacheCN
•
tensorflow
•
20页
•
2018年5月3日
916
Logstash最佳实践
chenryn
•
logstash
•
54页
•
2018年6月3日
693
Go 语言资源大全中文版
伯乐在线
•
go
•
74页
•
2018年6月29日
207
Node.js面试题,侧重后端应用与对Node核心的理解
jimuyouyou
•
nodejs
•
8页
•
2019年5月26日
1483
Python进阶
东滨社
•
python
•
73页
•
2018年6月8日
2664
小字
大字
宋体
黑体
白天
护眼
夜晚
封面
简介
前言
符号表
监督式学习
感知机
感知机模型
感知机学习算法
算法python实现
Logistic回归
Logistic分布
Logistic回归模型
算法python实现
线性回归
线性回归模型
算法python实现
K近邻法
k近邻模型
kd树方法
kd树python实现
knn实例
朴素贝叶斯法
模型和原理
参数估计
算法和实现
决策树
模型与学习
特征选择
生成算法和剪枝
python实现
支持向量机
数学基础
线性代数
特征值和特征向量
概率统计
随机变量的特征
样本统计量
先验后验概率
微积分
方向导数和梯度
梯度下降法
信息论
熵
条件熵
互信息