机器学习理论基础学习--第二天

文章目录 机器学习关于数据集的概念 第一部分基本概念 第二部分数据集中非数值型转化 第三部分性能矩阵 第四部分数据集总结 概念学习 机器学习分类详解 监督学习 非监督学习 半监督学习 强化学习 迁移学习 机器学习分类总结 机器学习经典案例举例-手写体识别 机器学习三要素详解及概念强化 如何设计机器学习系统 模型选择---泛化性能体现 机器学习三要素数学理论补充 正则化 交叉验证 为什么先在是进入机

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