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从零开始——机器学习的数学原理和算法实践 - 大威
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3.1 什么是概率

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2024-04-30 08:43:06
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  • 封面
  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 第1章 补基础:不怕学不懂微积分
    • 1.1 深入理解导数的本质
    • 1.2 理解多元函数偏导
    • 1.3 理解微积分
    • 1.4 泰勒公式太重要了
  • 第2章 补基础:不怕学不懂线性代数
    • 2.1 直观理解向量
    • 2.2 直观理解矩阵
    • 2.3 理解线性方程组求解的本质
    • 2.4 彻底理解最小二乘法的本质
    • 2.5 直观理解相似矩阵对角化
  • 第3章 补基础:不怕学不懂概率统计
    • 3.1 什么是概率
    • 3.2 搞懂大数定律与中心极限定理
    • 3.3 理解概率统计中的重要分布
    • 3.4 理解朴素贝叶斯思想很重要
  • 第4章 全景图:机器学习路线图
    • 4.1 通俗讲解机器学习是什么
    • 4.2 机器学习所需环境介绍
    • 4.3 跟着例子熟悉机器学习全过程
    • 4.4 准备数据包括什么
    • 4.5 如何选择算法
    • 4.6 调参优化怎么处理
    • 4.7 如何进行性能评估
  • 第5章 数据降维:深入理解PCA的来龙去脉
    • 5.1 PCA是什么
    • 5.2 用一个例子来理解PCA过程
    • 5.3 如何寻找降维矩阵P
    • 5.4 PCA降维的核心思想
    • 5.5 面向零基础读者详解PCA降维
    • 5.6 编程实践:手把手教你写代码
  • 第6章 凸优化核心过程:真正搞懂梯度下降过程
    • 6.1 通俗讲解凸函数
    • 6.2 通俗讲解梯度下降
    • 6.3 编程实践:手把手教你写代码
  • 第7章 搞懂算法:线性回归是怎么回事
    • 7.1 什么是线性回归
    • 7.2 线性回归算法解决什么问题
    • 7.3 线性回归算法实现过程
    • 7.4 编程实践:手把手教你写代码
  • 第8章 搞懂算法:逻辑回归是怎么回事
    • 8.1 如何理解逻辑回归
    • 8.2 逻辑回归算法实现过程
    • 8.3 编程实践:手把手教你写代码
  • 第9章 搞懂算法:决策树是怎么回事
    • 9.1 典型的决策树是什么样的
    • 9.2 决策树算法的关键是什么
    • 9.3 信息、信息量与信息熵
    • 9.4 信息增益的计算过程
    • 9.5 剪枝处理是怎么回事
    • 9.6 编程实践:手把手教你写代码
  • 第10章 搞懂算法:支持向量机是怎么回事
    • 10.1 SVM有什么用
    • 10.2 SVM算法原理和过程是什么
    • 10.3 编程实践:手把手教你写代码
  • 第11章 搞懂算法:聚类是怎么回事
    • 11.1 聚类算法介绍
    • 11.2 通俗讲解聚类算法过程
    • 11.3 编程实践:手把手教你写代码
  • 第12章 搞懂算法:朴素贝叶斯是怎么回事
    • 12.1 朴素贝叶斯是什么
    • 12.2 朴素贝叶斯实现方法
    • 12.3 编程实践:手把手教你写代码
  • 第13章 搞懂算法:神经网络是怎么回事
    • 13.1 从一个具体任务开始:识别数字
    • 13.2 理解神经元是什么
    • 13.3 理解典型神经网络多层感知器
    • 13.4 MLP的代价函数与梯度下降
    • 13.5 反向传播算法的本质与推导过程
    • 13.6 编程实践:手把手教你写代码
  • 第14章 综合实践:模型优化的经验技巧
    • 14.1 经验技巧一:特征处理
    • 14.2 经验技巧二:模型配置优化
    • 14.3 编程实践:手把手教你写代码
    • 14.4 经验总结:机器学习经验之谈
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