2018, вы дали себе обещание? Чтобы встретить лучшего себя.
В ближайшее время я планирую перегруппировать и разнести статьи, написанные в прошлом году, по категориям, в том числе: «Распределенные», «Машинное обучение», «Глубокое обучение», «НЛП», «Глубина Java», «Java Concurrency Core». ", "Исходный код JDK", "Ядро Tomcat".
Эта статья продвигает статьи, связанные с машинным обучением.
Условные случайные поля (CRF) для машинного обучения
Алгоритм декодирования Витерби для скрытых марковских моделей
Наименьшие квадраты для линейной регрессии
алгоритм кластеризации k-средних
Иерархическая кластеризация для машинного обучения
Персептрон для машинного обучения
k-ближайшие соседи в машинном обучении
Наивная байесовская классификация для машинного обучения
машинное обучение градиентный спуск
Что такое контролируемое обучение в машинном обучении?
Нейронные сети для машинного обучения
Функция кросс-энтропийных потерь для нейронных сетей
Ньютоновский метод машинного обучения
Анализ главных компонентов (PCA)
Как канонический корреляционный анализ анализирует взаимосвязь между двумя наборами переменных
============Время рекламы================
Моя новая книга «Анализ проектирования ядра Tomcat» продана на Jingdong, и нуждающиеся друзья могут ее купить. Спасибо друзья.
Зачем писать «Анализ проектирования ядра Tomcat»
=========================
Добро пожаловать, чтобы следовать: