【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——线性分类器
本课件主要内容包括： 上次课程回顾：L1正则化 组合特征选择 线性模型与最小二乘 梯度下降与误差函数 正则化 辨识重要邮件 基于回归的二元分类？ 一维判决边界 二维判决边界 感知器算法 损失函数比较 0-1损失函数 用于特征选择方法的L1正则化 L1正则化去偏及滤波 非凸正则化 基于感知器的在线分类器 感知器误差界 英文原文课件下载地址： http://page5.dfpan.com/fs/5lc
相关文章
- 1. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——核函数
- 2. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——正则化
- 3. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘
- 4. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——决策树
- 5. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——机器学习基础
- 6. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——概率分类
- 7. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——寻找相似性
- 8. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——主元分析PCA
- 9. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——稀疏矩阵分解
- 10. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——随机梯度
- 更多相关文章...
- • Kotlin 数据类与密封类 - Kotlin 教程
- • typeHandler类型转换器 - MyBatis教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • Docker容器实战(七) - 容器眼光下的文件系统
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——核函数
- 2. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——正则化
- 3. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘
- 4. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——决策树
- 5. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——机器学习基础
- 6. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——概率分类
- 7. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——寻找相似性
- 8. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——主元分析PCA
- 9. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——稀疏矩阵分解
- 10. 【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——随机梯度