- 本书摘自《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》一书中的第2章，第2.3.3节，编著是李金洪. 本书摘自《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》一书中的第2章，第2.3.3节，编著是李金洪.
- 本书摘自《Spark机器学习进阶实战》——书中的第3章，第3.2.5节，作者是马海平、于俊、吕昕、向海。 本书摘自《Spark机器学习进阶实战》——书中的第3章，第3.2.5节，作者是马海平、于俊、吕昕、向海。
- 本书摘自《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》一书中的第2章，第2.3.2节，编著是李金洪. 本书摘自《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》一书中的第2章，第2.3.2节，编著是李金洪.
- 本书摘自《Spark机器学习进阶实战》——书中的第3章，第3.2.4节，作者是马海平、于俊、吕昕、向海。 本书摘自《Spark机器学习进阶实战》——书中的第3章，第3.2.4节，作者是马海平、于俊、吕昕、向海。
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- 机器学习中监督式学习是非常重要的一类，因为ML的主要出发点是利用获得的数据来补偿未知的知识，所以从训练集出发学习数据中的模式规律就是最为自然的一类 情况。 机器学习中监督式学习是非常重要的一类，因为ML的主要出发点是利用获得的数据来补偿未知的知识，所以从训练集出发学习数据中的模式规律就是最为自然的一类 情况。
- 在大致了解了机器学习的算法分类（监督式、非监督式以及增强学习）和梯度算法后，今天我们来了解下拟合度和最大似然估计的相关问题。 在大致了解了机器学习的算法分类（监督式、非监督式以及增强学习）和梯度算法后，今天我们来了解下拟合度和最大似然估计的相关问题。
- 上一章中我们简单介绍了机器学习的大概情况，今天我们开始循序渐进地学习机器学习中相关的算法。在接触经典算法之前，我们先来了解下“梯度下降”算法。 上一章中我们简单介绍了机器学习的大概情况，今天我们开始循序渐进地学习机器学习中相关的算法。在接触经典算法之前，我们先来了解下“梯度下降”算法。
- 个人网站：redstonewill.com今天给大家介绍一个在 GitHub 上非常火的机器学习实战项目，叫做 100-Days-Of-ML-Code，中文名为《机器学习 100 天》。目前该项目已经收获了 1.7w stars 了。下面是项目地址：https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code该项目的起源是 ML 界的网红 Siraj Ra... 个人网站：redstonewill.com今天给大家介绍一个在 GitHub 上非常火的机器学习实战项目，叫做 100-Days-Of-ML-Code，中文名为《机器学习 100 天》。目前该项目已经收获了 1.7w stars 了。下面是项目地址：https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code该项目的起源是 ML 界的网红 Siraj Ra...
- AdaBoost算法（Adaptive Boost）的核心思想是：如果一个弱分类器的分类效果不好，那么就构建多个弱分类器，综合考虑它们的分类结果和权重来决定最终的分类结果。很多人认为AdaBoost是监督学习中最强大的两种算法之一（另一个是支持向量机SVM）。AdaBoost的训练过程如下：为每个训练样本初始化相同的权重；针对训练样本及权重，找到一个弱分类器；计算出这个弱分类器的错误率ε与权... AdaBoost算法（Adaptive Boost）的核心思想是：如果一个弱分类器的分类效果不好，那么就构建多个弱分类器，综合考虑它们的分类结果和权重来决定最终的分类结果。很多人认为AdaBoost是监督学习中最强大的两种算法之一（另一个是支持向量机SVM）。AdaBoost的训练过程如下：为每个训练样本初始化相同的权重；针对训练样本及权重，找到一个弱分类器；计算出这个弱分类器的错误率ε与权...
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