【人工智能课程内容】
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
第2章 机器学习基础
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
第5章 线性回归法
第6章 梯度下降法
第7章 PCA与梯度上升法
第8章 多项式回归与模型泛化
第9章 逻辑回归
第10章 评价分类结果
第11章 支撑向量机 SVM
第12章 决策树
第13章 集成学习和随机森林
第14章 更多机器学习算法
本文来自投稿，不代表亲测学习网立场，如若转载，请注明出处：https://www.qince.net/python3%e6%9c%ba%e5%99%a8%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e5%85%a5%e9%97%a8%e6%95%99%e7%a8%8b-%e7%ae%97%e6%b3%95%e4%b8%8e%e5%ba%94%e7%94%a8%e7%99%be%e5%ba%a6%e7%bd%91%e7%9b%98%e5%88%86%e4%ba%ab.html
郑重声明：
本站所有内容均由互联网收集整理、网友上传，并且以计算机技术研究交流为目的，仅供大家参考、学习，不存在任何商业目的与商业用途。 若您需要商业运营或用于其他商业活动，请您购买正版授权并合法使用。
我们不承担任何技术及版权问题，且不对任何资源负法律责任。
如遇到资源无法下载，请点击这里失效报错。失效报错提交后记得查看你的留言信息，24小时之内反馈信息。
如有侵犯您的版权，请给我们私信，我们会尽快处理，并诚恳的向你道歉！
