ChatGPT-Prinzip – Li Hongyis Studiennotizen zum maschinellen Lernen 2023 - Code World

ChatGPT-Prinzip – Li Hongyis Studiennotizen zum maschinellen Lernen 2023

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ChatGPT-Prinzip – Li Hongyis Studiennotizen zum maschinellen Lernen 2023

Studiennotizen zum maschinellen Lernen (numpy / matplotlib / scipy)

Studiennotizen zum maschinellen Lernen (1) K-Nachbaralgorithmus (KNeighborsClassifier)

Li Hongyi Hausaufgabe zum maschinellen Lernen 2 – Vorhersage der Phonemklassifizierung

[Li Hongyi-Kursnotizen zum maschinellen Lernen] 01.Regression

Hinweise zum maschinellen Lernen

Li Hongyi Hausaufgabe zum maschinellen Lernen 6 – Verwenden von GAN zum Generieren von Anime-Charaktergesichtern

[Hinweise zum maschinellen Lernen] Datenstandardisierungsmethoden

Notizen zum maschinellen Lernen (verstehen)

Hinweise zum maschinellen Lernen – Determinante

Hinweise zum maschinellen Lernen:adaBoost

Li Hongyi Hausaufgabe zum maschinellen Lernen 3 – Bildklassifizierung, Modellintegration, Kreuzvalidierung, TTA

[Hinweise zum maschinellen Lernen] (Nachgedrucktes Lernen) Workflow des gesamten Projekts zum maschinellen Lernen

Anmerkungen zum maschinellen Lernen 18 ----- Bayesianische Netzwerkpraxis

Notizen zum maschinellen Lernen (gängige Algorithmen)

Hausaufgaben zum maschinellen Lernen 9.19 Frage 4

Hinweise zum maschinellen Lernen (5) Regressionsmodell

Hinweise zum maschinellen Lernen – Verschiedene Hinweise III

Hinweise zum maschinellen Lernen – Mathematik in der Hauptkomponentenanalyse

Hinweise zum maschinellen Lernen von MATLAB

Experiment zum maschinellen Lernen – Datenwahrnehmung und -visualisierung

Zusammenfassung der Themen zum maschinellen Lernen

Hinweise zum maschinellen Lernen 10 – Funktionsauswahl

Übungen zum maschinellen Lernen 1–10

Anmerkungen zum traditionellen maschinellen Lernen 6 – Regressionsbaummodell

Anmerkungen zum Gradientenabstieg beim maschinellen Lernen

Hinweise zum maschinellen Lernen 2 – Vergleichstest

Praktisches Tutorial zum maschinellen Lernen (9): Modellverallgemeinerung

Praktisches Tutorial zum maschinellen Lernen (6): Entscheidungsbaum

Praktisches Tutorial zum maschinellen Lernen (13): Integriertes Lernen

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