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斯坦福机器学习 笔记 的查询结果
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书籍 可解释的机器学习
机器学习对于改进产品、过程和研究有着很⼤的潜⼒。但是计算机通常无法解释他们的预测,这是采⽤机器学习的障碍。这本书是关于使机器学习模型及其决策可解释的。
在探索了可解释性的概念之后,你将学习简单的、可解释的模型,例如决策树、决策规则和线性回归。后⾯⼏章重点介绍了解释⿊盒模型的模型⽆关的⼀般⽅法,如特征 ...
技术资料 C8051F学习笔记1:C8051F最小系统
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技术资料 机器学习算法 朱塞佩·博纳科尔索【意】
介绍了数据科学领域常用的所有重要机器学习算法以及TensorFlow和特征工程等相关内容。涵盖的算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K均值、随机森林等,这些算法可以用于监督学习、非监督学习、强化学习或半监督学习。本书在简明扼要地阐明基本原理的基础上,侧重于介绍如何在Python环境下使用机器学习方法 ...
技术资料 RT-Thread学习笔记
RtThread学习笔记,内核机制等,如信号量互斥锁时间邮箱等
技术资料 基于机器学习对销量预测的研究
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