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隐藏置顶帖 [视频教程] 人工智能之机器学习ML视频教程_总贴 ...2 3 4 5 6..23	东方耀 2018-3-23	225242756	风赢 2024-4-1 15:07

[学习笔记] 33、分类问题的评价指标：ROC_AUC值	东方耀 2019-10-18	32523	kiko 2022-11-6 10:41
[学习笔记] 32、分类问题的评价指标：精准率和召回率	东方耀 2019-10-18	32285	kiko 2022-11-6 10:43
[学习笔记] 31、二分类用于多分类的通用封装：OvR OvO	东方耀 2019-10-17	32251	kiko 2022-11-6 10:56
[学习笔记] 30、在逻辑回归中使用多项式特征和正则化	东方耀 2019-10-17	22527	kiko 2022-11-6 10:57
[学习笔记] 29、实现逻辑回归算法与决策边界可视化	东方耀 2019-10-17	43204	kiko 2022-11-6 10:25
[学习笔记] 28、求解：逻辑回归损失函数对theta的梯度	东方耀 2019-10-16	32298	kiko 2022-11-6 10:59
[学习笔记] 27、逻辑回归及其损失函数推导（重要）	东方耀 2019-10-16	32053	kiko 2022-11-6 10:40
[学习笔记] 26、模型正则化降低方差误差	东方耀 2019-10-15	32133	kiko 2022-11-6 10:53
[学习笔记] 25、使用交叉验证调参cross_val_score	东方耀 2019-10-13	12483	fglbee 2019-12-22 17:26
[学习笔记] 24、模型的复杂度曲线与学习曲线	东方耀 2019-10-13	32839	kiko 2022-11-6 10:26
[学习笔记] 23、多项式回归与Pipeline用法	东方耀 2019-10-13	32505	kiko 2022-11-6 10:36
[学习笔记] 22、Mnist数据集下PCA降维与KNN分类_PCA降噪与特征脸	东方耀 2019-10-12	32391	kiko 2022-11-6 10:39
[学习笔记] 21、高维数据利用PCA降维实操	东方耀 2019-10-12	22673	kiko 2022-11-6 10:37
[学习笔记] 20、PCA求解前n个主成分的方向向量	东方耀 2019-10-12	22923	kiko 2022-11-6 10:37
[学习笔记] 19、梯度上升法求解PCA第一主成分Demo	东方耀 2019-10-12	22685	kiko 2022-11-6 10:37
[学习笔记] 18、PCA主成分分析的求解原理	东方耀 2019-10-12	32524	kiko 2022-11-6 10:25
[学习笔记] 17、如何调试梯度下降的梯度？	东方耀 2019-10-10	42464	kiko 2022-11-6 10:26
[学习笔记] 16、SGD的威力展示（与BGD代码对比）	东方耀 2019-10-10	22503	kiko 2022-11-6 10:38
[学习笔记] 15、底层实现梯度下降法	东方耀 2019-10-10	22493	kiko 2022-11-6 10:27

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