目前关于深度学习的书籍不多，因为这是一个非常年轻的研究领域。尽管如此，市面上已经有一些书籍，并且还有一些非常有趣的书籍正在开发中，您可以通过预购来购买。在这篇文章中，您将发现目前市面上关于深度学习的书籍 […]
机器学习中的线性判别分析
逻辑回归是一种分类算法，传统上仅限于二分类问题。如果您有三个或更多类别，那么线性判别分析是首选的线性分类技术。在这篇文章中，您将了解用于分类预测建模问题的线性判别分析 (LDA) 算法。阅读本文后，您将了解： […]
机器学习逻辑回归教程
逻辑回归是二分类最流行的机器学习算法之一。这是因为它是一种简单的算法，在各种问题上表现都非常好。在这篇文章中，您将逐步了解用于二分类的逻辑回归算法。阅读本文后，您将了解： […]
机器学习的逻辑回归
逻辑回归是机器学习从统计学领域借用的另一种技术。它是处理二分类问题（具有两个类别值的问�?�）的首选方法。在这篇文章中，您将了解用于机器学习的逻辑回归算法。阅读本文后，您将了解：用于此目的的许多名称和术语 […]
用于机器学习的梯度下降线性回归教程
随机梯度下降是一种重要且广泛使用的机器学习算法。在这篇文章中，您将了解如何使用随机梯度下降，通过最小化训练数据集上的误差来学习简单线性回归模型的系数。阅读本文后，您将了解：简单线性回归的形式 […]
机器学习简单线性回归教程
线性回归是一种非常简单的方法，但已被证明在许多情况下非常有用。在这篇文章中，您将逐步了解线性回归的确切工作原理。阅读本文后，您将了解：如何逐步计算简单线性回归。如何使用 […] 执行所有计算。
机器学习中的线性回归
线性回归可能是统计学和机器学习中最著名、最容易理解的算法之一。在这篇文章中，您将了解线性回归算法、它的工作原理以及如何在机器学习项目上最好地使用它。在这篇文章中，您将学习：为什么线性回归属于 […]
用于机器学习的梯度下降
优化是机器学习的重要组成部分。几乎每个机器学习算法的核心都有一个优化算法。在这篇文章中，您将了解一个简单的优化算法，您可以使用它来处理任何机器学习算法。它易于理解且易于实现。阅读本文后，您将了解： […]
机器学习算法中的过拟合与欠拟合
机器学习性能不佳的原因是过拟合或欠拟合数据。在这篇文章中，您将了解机器学习中的泛化概念以及与之相关的过拟合和欠拟合问题。让我们开始吧。在机器学习中近似目标函数监督机器学习最好理解为 […]
机器学习中偏差-方差权衡的温和介绍
监督机器学习算法最好通过偏差-方差权衡的视角来理解。在这篇文章中，您将了解偏差-方差权衡以及如何使用它来更好地理解机器学习算法并在您的数据上获得更好的性能。让我们开始吧。更新（2019 年 10 月）：删除了对参数/非参数模型的讨论（感谢 Alex）。概述 […]