“第十四章 学习策略”版本间的差异

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==演示链接==
 
==演示链接==
  
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* 遗传算法演示 [https://math.hws.edu/eck/jsdemo/jsGeneticAlgorithm.html][[algraph-14-demo-ga|说明]]
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* 回归任务演示 [https://www.benfrederickson.com/numerical-optimization/]
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* 分类任务演示 [https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/classify2d.html]
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* 聚类演示 [http://alekseynp.com/viz/k-means.html]
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* 流形学习演示 （tSNE) [https://cs.stanford.edu/people/karpathy/tsnejs/csvdemo.html][https://projector.tensorflow.org/]
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==开发者资源==
 
==开发者资源==
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* 用于机器学习的Sklearn Python工具包，包含回归，分类，聚类，流形学习等各种函数库  [https://scikit-learn.org/stable/]
 
  
  
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* 王东，机器学习导论,2021,清华大学出版社 [http://mlbook.cslt.org]
 
* 王东，机器学习导论,2021,清华大学出版社 [http://mlbook.cslt.org]
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* 周志华，机器学习,2016 [https://item.jd.com/11867803.html]
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* Pedro Domingos' Master Algorithm: How machine learning is reshaping how we live". Slate.com. Retrieved September 26, 2015 [https://www.amazon.com/s?k=9780465065707]

2022年8月4日 (四) 00:53的版本

教学资料

  • 教学参考
  • 课件
  • 小清爱提问：机器学习有哪些基本方法？[1]
  • 小清爱提问：什么是遗传算法？[2]

扩展阅读

  • AI100问：机器学习有哪些基本方法[3]
  • AI100问：什么是贝叶斯网络 [4]
  • AI100问：什么是人工神经网络[5]
  • AI100问：什么是遗传算法[6]


演示链接

开发者资源

高级读者

  • 王东，机器学习导论,2021,清华大学出版社 [8]
  • Pedro Domingos' Master Algorithm: How machine learning is reshaping how we live". Slate.com. Retrieved September 26, 2015 [9]
取自“http://index.cslt.org/mediawiki/index.php?title=第十四章_学习策略&oldid=38840”