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白话机器学习的数学
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第 4 章　评估——评估已建立的模型

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2022-02-28 17:16:14
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  • 版权信息
  • 版权声明
  • 前言
  • 致谢
  • 各章概要
  • 出场人物介绍
  • 第 1 章　开始二人之旅
  • 1.1　对机器学习的兴趣
  • 1.2　机器学习的重要性
  • 1.3　机器学习的算法
  • 1.4　数学与编程
  • 第 2 章　学习回归——基于广告费预测点击量
  • 2.1　设置问题
  • 2.2　定义模型
  • 2.3　最小二乘法
  • 2.4　多项式回归
  • 2.5　多重回归
  • 2.6　随机梯度下降法
  • 第 3 章　学习分类——基于图像大小进行分类
  • 3.1　设置问题
  • 3.2　内积
  • 3.3　感知机
  • 3.4　线性可分
  • 3.5　逻辑回归
  • 3.6　似然函数
  • 3.7　对数似然函数
  • 3.8　线性不可分
  • 第 4 章　评估——评估已建立的模型
  • 4.1　模型评估
  • 4.2　交叉验证
  • 4.3　正则化
  • 4.4　学习曲线
  • 第 5 章　实现——使用 Python 编程
  • 5.1　使用Python 实现
  • 5.2　回归
  • 5.3　分类——感知机
  • 5.4　分类——逻辑回归
  • 5.5　正则化
  • 5.6　后话
  • 附录
  • A.1　求和符号、求积符号
  • A.2　微分
  • A.3　偏微分
  • A.4　复合函数
  • A.5　向量和矩阵
  • A.6　几何向量
  • A.7　指数与对数
  • A.8　Python 环境搭建
  • A.9　Python 基础知识
  • A.10　NumPy 基础知识
  • 作者简介
  • 看完了
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