标签:#机器学习##课程# 时间:2021/10/27 22:04:29 作者:小木
7种交叉验证(Cross-validation)技术简介(附代码示例)
目前正在举办的机器学习相关的比赛
最流行的用于预测的机器学习算法简介及其优缺点说明
隐马尔科夫模型及其在NLP中的应用指南
关于机器学习理论和实践的信息图
工业蒸汽量预测-特征工程
亚马逊最新发布Feature Store简介
Scikit-Learn最新更新简介
100天搞定机器学习(100-Days-Of-ML)(一)数据预处理
基于GPU的机器学习Python库——RAPIDS简介及其使用方法
机器学习(人工智能)在工业中应用步骤入门
普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)的详细推导过程
特征工程相关技术简介
集成学习(Ensemble Learning)简介及总结
多元时间序列数据的预测和建模
codeFest2018比赛的冠军解决方案——自然语言处理/计算机视觉/机器学习
数据特征处理之特征哈希(Feature Hashing)
深度学习技巧之一
7种回归技术
Dirichlet Distribution(狄利克雷分布)与Dirichlet Process(狄利克雷过程)
回归模型中的交互项简介(Interactions in Regression)
贝塔分布(Beta Distribution)简介及其应用
矩母函数简介(Moment-generating function)
使用R语言进行K-means聚类并分析结果
H5文件简介和使用
stata 用outreg2输出回归结果
深度学习技巧之Early Stopping(早停法)
最小二乘法(Least Squares)详细介绍