文件名称：id3matlab代码多-MachineLearningStarted:机器学习开始
文件大小：103KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 23:57:20
系统开源
id3 matlab代码多学习机器学习的路线图，面向初学者的深度学习 我已经学习了2个月的机器学习，我相信您也可以做到。 该路线图将帮助您从基本到高级掌握这项技术，从纯python到TensorFlow或Keras等高级库构建机器学习模型。 深入分析问题的本质是本课程的核心价值。 P / S：请为团队留出一颗星，以便他们有动力发布下一部分，也不要忘记与您的朋友分享。 0.目录 1.所需的数学知识 一种。 线性代数 如果您有足够的时间和耐心，则可以学习整个课程。 但是对我自己来说，这门课程的某些部分直到现在我还没有用完。 因此，如果您没有太多时间想要加快速度，可以通过下面我强调的每个部分进行学习。 标量/向量 向量/标量及其组成部分简介： 矩阵（Matrix） 矩阵简介： 矩阵转置 矩阵转置及相关问题： 规范向量 规范L1 / L2： 张量关于张量： 矩阵的数学运算 矩阵加法 矩阵加减法： 矩阵乘法 矩阵乘法方法： 产品Hadamard / Element-WiseTích Element-Wise产品计算方法： 单位矩阵单位矩阵的说明： 逆矩阵逆矩阵计算方法： b。 衍生物 这是刷新您
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MachineLearningStarted-master
----.gitignore(18B)
----README.MD(27KB)
----models()
--------linear-regression()
----numpy()
--------manipulation.ipynb(11KB)
--------indexing&slicing.ipynb(12KB)
--------iterating.ipynb(7KB)
--------linear-algebra()
--------array.ipynb(17KB)
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----essential-installs()
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----python-tutorials()
--------set.ipynb(18KB)
--------list.ipynb(28KB)
--------linked-list.ipynb(10KB)
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--------binary-tree.ipynb(72B)
--------dictionary.ipynb(28KB)
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