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哭死
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哭死
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z1969434614
2024-1-27 07:53:25
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当你想要学习机器学习的时候,你可能会感到困惑,因为它是一个庞大的领域,包含了许多不同的技术。因此,在学习机器学习之前,需要先制定一个正确的学习顺序和学习路线,以便更好地掌握机器学习技术。
第一步:编程基础
在学习机器学习之前,你需要掌握编程语言的基础,如 Python 或 R。
了解算法、变量和数据类型、循环、条件语句以及其他编程概念对于理解机器学习很重要。
第二步:统计学与线性代数
机器学习有很多涉及统计学和线性代数的概念,因此深入研究这些主题非常重要。 统计学知识包括均值、方差、概率分布和假设检验等。
第三步:机器学习基础理论
学习机器学习的基本理论概念,包括监督学习、无监督学习和增强学习等方式。
掌握不同类型的模型和算法,如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、回归、聚类、数据降维等。
第四步:机器学习实践
当我们了解了理论后,就可以尝试用代码在实际问题上实践机器学习。 我们可以使用常见的机器学习框架如Scikit-learn和TensorFlow,在Python中完成基本代码编写。
第五步:机器学习实践项目
尽可能多地做一些真实世界问题或者Kaggle题目,以便从第一手经验中学到更多知识,并拓展你在各个领域应用机器学习的技术!
这是小编觉得全网最好懂的漫画图解,简单介绍了机器学习领域经典十大算法:
1、朴素贝叶斯(Naive Bayes)
2、决策树(Decision Tree)
3、随机森林(RF,random forest)
4、基于密度的聚类算法(DBSCAN,Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
5、K近邻算法(KNN,k-nearest neighbors)
6、K-means算法(K-Means Clustering)
7、线性回归(Linear Regression)
8、逻辑回归(Logistic Regression)
9、多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)
10、卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network)
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DavidLeeNo4
2024-1-27 13:07:31
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为保住菊花,这个一定得回复!
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新丰江边
2024-1-28 09:09:54
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支持支持再支持
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Gemini_喬
2024-1-28 14:44:11
来自手机
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沙发位出租,有意请联系电话:13888888888
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