机器学习&深度学习入门
- 机器学习简介
- 深度学习简介
- 深度学习入门极简教程(一)
- 深度学习入门极简教程(二)
- 深度学习入门极简教程(三)
- Deep Learning Tutorial
- 深度学习领域“四大天王”
- 机器学习常见的优化算法
基本模型
- 机器学习—K-近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)算法
- 机器学习—线性回归(Linear Regression)
- 机器学习—线性回归之最小二乘法(Ordinary Least Squares Regression)
- 机器学习—线性回归之梯度下降法(Gradient Descent)
- 机器学习—逻辑回归(Logistic Regression)
- 机器学习—决策数(Decision Tree)ID3算法
- 机器学习—决策树模型 ID3/C4.5/CART三种算法的区别
- 机器学习—随机森林(Random Forest)
- 机器学习—支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
- 机器学习—K-均值聚类(K-means)算法
- 机器学习—朴素贝叶斯(Naive Bayes)
- 机器学习—提升和自适应增强(Boosting和AdaBoost)
神经网络
- 神经网络入门
- 一文让你理解什么是卷积神经网络
- 多层感知器
- 卷积神经网络
- 循环神经网络(LSTM)
- 双向循环神经网络(LSTM)
- 动态循环神经网络(LSTM)
- 编码器
TensorFlow入门极简教程
- TensorFlow入门极简教程(一)
- TensorFlow入门极简教程(二)
- TensorFlow入门极简教程(三):标量Scalar
- TensorFlow入门极简教程(四):Vector
- TensorFlow入门极简教程(五):Matrix
- TensorFlow入门极简教程(六):Norm(范数)
- TensorFlow入门极简教程(七):训练卷积神经网络并保存模型,加载模型
网友评论