2021《机器学习导论》讲义
这是一门专门为STEM学生开发的机器学习入门课程。我们讨论有监督、无监督和强化学习。笔记开始阐述了没有神经网络的机器学习方法，如主成分分析，t-SNE，和线性回归。我们继续介绍基本和高级神经网络结构，如传统神经网络、(变分)自编码器、生成对抗网络、受限玻尔兹曼机器和递归神经网络。
文件下载
评论信息
其他资源
- 华为S5700-48TP-PWR-SI固件
- 二维FDTD圆柱散射问题RCS计算matlab代码（包含场迭代动画）
- 关于猴子吃桃问题的数据结构课程设计报告
- ADS信号发射仿真程序
- 汉化ambari-web
- UMP Pro Win Mac Linux WebGL 2.0.3.unitypackage
- 图像分类残差网络-pytorch实现
- M_YWMFC_OPEN.zip
- 编译原理-语义分析
- QT SNAP7协议 demo
- ModifiedJava6Install.pkg
- [php框架]非官方_Kohana_3_中文译本.zip
- shell脚本案例-俄罗斯方块
- 丰田电子助力转向系统(EPS).ppt
- 基于SSM框架中小型企业oa管理系统
- MFC 动态数据显示控件
- 用flash as3.0制作的小游戏
- 最全C#基础类库
- interbus cmd 4.62
- springboot整合shiro、redis、druid 源码下载
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明