: 自从计算机被发明以来,人们就想知道它能不能学习 。机器学习从本质上是一个多学科的领域。 它吸取了人工智能、概率统计、计算复杂性理论、控制论、信息论、哲学、生理学、神经生物学等学科的成果。文 章主要从统计学习基础的角度对机器学习的发展历程以及一些相关的常用算法进行了简要的回顾和介绍。
2022-12-02 20:50:25
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2022吴恩达机器学习专项课程C2作业第一周
2022吴恩达machine-learning
2.Advanced Learning Algorithms
本资源包含C2W1的测验作业和python大神改进的Jupyter note版本编程作业
2022-12-02 18:27:01
51.42MB
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2022吴恩达机器学习专项课程C2作业第二周
2022吴恩达machine-learning
2.Advanced Learning Algorithms
本资源包含C2W2的测验作业和python大神改进的Jupyter note版本编程作业
2022-12-02 18:27:00
20.25MB
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2022吴恩达机器学习专项课程C2作业第三周
2022吴恩达machine-learning
2.Advanced Learning Algorithms
本资源包含C2W3的测验作业和python大神改进的Jupyter note版本编程作业
2022-12-02 18:26:59
2.44MB
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2022吴恩达机器学习专项课程C2作业第四周
2022吴恩达machine-learning
2.Advanced Learning Algorithms
本资源包含C2W4的测验作业和python大神改进的Jupyter note版本编程作业
2022-12-02 18:26:59
1.24MB
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2022吴恩达机器学习专项课程C3作业第一周
2022吴恩达machine-learning
3.Unsupervised learning recommenders reinforcement learning
本资源包含C3W1的测验作业和python大神改进的Jupyter note版本编程作业
2022-12-02 18:26:58
3.48MB
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2022吴恩达机器学习专项课程C3作业第二周
2022吴恩达machine-learning
3.Unsupervised learning recommenders reinforcement learning
本资源包含C3W2的测验作业和python大神改进的Jupyter note版本编程作业
2022-12-02 18:26:57
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在这个项目中，实施并探索了一种机器学习方法，将创业公司分为两类（成功和失败）。该项目的数据集是从Crunchbase获取的。它由11个不同的表格组成，其中包含创业公司、投资者、关系和创始人在生态系统中的背景等信息。四个表入围并合并为一个数据集。然而，在数据转换和预处理之后，由于数据稀疏，必须丢弃大量数据。最终的数据集由61716个创业实例和36个功能组成。还进行了特征缩放，将特征数量减少到7个，同时保持相同的预测能力。
2022-12-02 18:26:54
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