297个机器学习彩图知识点(11)

简介: 本系列将持续更新20个机器学习的知识点,欢迎关注。

1. 单边标签平滑

2. 逻辑回归

3. 最小二乘法

4. 袋外数据误差

5. 外核

6. 异常值

7. 过拟合&欠拟合

8. 过度拟合

9. 正则化的参数范数惩罚

10. 参数共享

11. 参数&超参数

12. 不确定性的来源

13. 夹角

14. 稀疏性

15. 平方根

16. 标准差

17. 均值的标准误

18. 标准化

19. 驻点

20. 词根

相关文章
|
5月前
|
机器学习/深度学习 自动驾驶 机器人
【机器学习知识点】3. 目标检测任务中如何在图片上的目标位置绘制边界框
【机器学习知识点】3. 目标检测任务中如何在图片上的目标位置绘制边界框
|
机器学习/深度学习 存储 算法
机器学习面试笔试知识点-决策树、随机森林、梯度提升决策树(GBDT)、XGBoost、LightGBM、CatBoost
机器学习面试笔试知识点-决策树、随机森林、梯度提升决策树(GBDT)、XGBoost、LightGBM、CatBoost
530 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习
机器学习回归模型相关重要知识点总结
机器学习回归模型相关重要知识点总结
|
机器学习/深度学习 存储 算法
机器学习面试笔试知识点之非监督学习-K 均值聚类、高斯混合模型(GMM)、自组织映射神经网络(SOM)
机器学习面试笔试知识点之非监督学习-K 均值聚类、高斯混合模型(GMM)、自组织映射神经网络(SOM)
113 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程
《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程
189 1
|
机器学习/深度学习 存储 算法
机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
176 0
机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
机器学习面试笔试知识点-贝叶斯网络(Bayesian Network) 、马尔科夫(Markov) 和主题模型(T M)1
机器学习面试笔试知识点-贝叶斯网络(Bayesian Network) 、马尔科夫(Markov) 和主题模型(T M)
179 0
机器学习面试笔试知识点-贝叶斯网络(Bayesian Network) 、马尔科夫(Markov) 和主题模型(T M)1
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
机器学习面试笔试知识点-贝叶斯网络(Bayesian Network) 、马尔科夫(Markov) 和主题模型(T M)2
机器学习面试笔试知识点-贝叶斯网络(Bayesian Network) 、马尔科夫(Markov) 和主题模型(T M)
67 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 搜索推荐
利用机器学习算法改善电商推荐系统的效率
电商行业日益竞争激烈,提升用户体验成为关键。本文将探讨如何利用机器学习算法优化电商推荐系统,通过分析用户行为数据和商品信息,实现个性化推荐,从而提高推荐效率和准确性。
239 14
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree(附Python代码)
Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree(附Python代码)

热门文章

最新文章