做架构必知的人工智能

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做架构必知的人工智能


1.人工智能概述和特征提取？

2.线性回归1：第一个模型，用来进行数值预测

3.线性回归2：从傻瓜到只能，梯度下降法学习法

4.线性回归3：突破瓶颈，模型效果的提升

5.逻辑回归1：猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型

6.逻辑回归2：损失函数推到解析和特征选择优化

7.逻辑回归3：到底好不好？模型评价指标讲解

8.逻辑回归4：让模型看的更准更稳，正则优化

9.逻辑回归5：让学习更高效，数值优化和一只看不见的手

10.朴索贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效

11.支持向量机SVM1:曾经的分类王者

12.SVM2:昔日辉煌，传统方法顶峰详解

13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律


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