机器学习

Jupyter Notebooks 转换的机器学习笔记。

共 18 篇。

• 回归与分类工具函数
• 基于内容的过滤推荐系统
• 激活函数
• 决策树：从零实现与可视化
• 逻辑回归
• 深度 Q 学习
• 特征缩放 (Z-score 标准化)
• 梯度下降交互式可视化
• 线性回归
• 线性回归计算图可视化
• 协同过滤推荐系统
• 异常检测：基于高斯分布
• 正则化参数调优
• 主成分分析 PCA
• 最优多项式阶数选择
• K-Means 聚类与图像压缩
• NumPy 深度学习实践
• Softmax 回归与多分类