首页
技术小册
AIGC
面试刷题
技术文章
MAGENTO
云计算
视频课程
源码下载
PDF书籍
「涨薪秘籍」
登录
注册
线性回归模型
最小二乘法
梯度下降算法
线性回归算法实现
线性回归项目实战
Logistic回归
Softmax回归
梯度下降编码实现
项目实战二
决策树模型
生成决策树
切分特征的选择
分类树算法实现
绘制决策树
分类树项目实战
CART算法的改进
处理连续值特征
CART分类树与回归树
朴素贝叶斯模型
模型参数估计
朴素贝叶斯算法实现
叶斯分类器的项目实战
线性可分支持向量机
线性支持向量机
非线性支持向量机
SMO算法
kNN学习模型
kNN的一种实现：k-d树
K-Means
K-Means++
人造神经元
反向传播算法
当前位置:
首页>>
技术小册>>
机器学习算法原理与实战
小册名称：机器学习算法原理与实战
 一般情况下，线性回归模型假设函数为：   此时，假设函数为：  
下一篇：
最小二乘法
该分类下的相关小册推荐：
Python合辑2-字符串常用方法
Python3网络爬虫开发实战(上)
Python爬虫入门与实战开发(下)
Python合辑10-函数
Python合辑6-字典专题
Python自动化办公实战
Python合辑1-Python语言基础
Python编程轻松进阶(二)
Python与办公-玩转PDF
Python合辑13-面向对象编程案例(上)
Python与办公-玩转Excel
Python数据分析与挖掘实战(上)
