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Reddit大热伯克利PPT带你丝滑入门机器学习:知识点全面覆盖笔记

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-05-20

  有一份机器学习PPT,在Reddit论坛获得了墙裂欢迎,一日之间揽下400分。

  这份PPT来自伯克利CS 189/289课程,从线性代数复习,到线性回归、随机森林、Boosting……各种方法与其中的知识要点全面覆盖,简洁明晰。

  比如,下面就是高斯判别分析 (GDA) 。里面讲到了生成模型,模型里的假设,以及不同方法之间的对比。

  前往课程主页,就可以把课件与各种配套资料搭配食用;伯克利还把课件的源码放上了GitHub。

  Introduction章节,先介绍了各式各样的机器学习任务:回归、分类、密度估计、降维......

  然后,一张美好的地图在眼前展开,这是用scikit-learn玩转各种任务的路线图。

  笔记一共有23章,课件上的每个词条,几乎都能找到相应的章节。比如,最后一个词条Boosting,就对应笔记里的第24章。

  另外,为什么要用Boosted Tree,也是条分缕析:一是快,二是不用搜索超参数,三是偏差方差权衡容易做……

  除了PPT和笔记之外,课程主页上还有作业和考卷,可以用来检测你的学习成果。

本文链接:http://joan-gray.com/bokeli/755.html

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