本章详细讲解了支持向量机相关算法,包括线性SVM、核方法、软间隔SVM、支持向量回归等核心内容
本课程讲解多变量线性回归的概念与应用。通过特征缩放、学习率选择等技巧,帮助理解如何高效处理多特征数据集。
本章详细讲解了神经网络相关算法,包括感知机模型、反向传播算法、Boltzmann机等核心内容
本章深入讲解了决策树算法,包括信息熵、信息增益、基尼指数等核心概念,以及CART算法构建决策树的过程
本章详细讲解了线性回归、逻辑回归和线性判别分析等经典机器学习算法的数学推导,包括参数估计、优化目标函数和求解过程
本章深入讲解了机器学习中的ROC曲线和AUC指标,详细推导了AUC的计算公式,并通过具体示例解释了ROC曲线的绘制过程
本章详细讲解了机器学习中的数学基础,包括期望误差的计算公式及其推导过程,通过具体示例解释了公式的每一步推导
本课程深入讲解监督学习和无监督学习的区别与应用场景。通过房价预测和肿瘤分类等实例,帮助理解回归问题和分类问题的核心概念。
机器学习是目前信息技术中最激动人心的方向之一。本课程将带你学习机器学习的前沿知识,并实现机器学习算法。了解机器学习在搜索、图像识别、垃圾邮件过滤等领域的应用。
channel一个类型管道,通过它可以在goroutine之间发送和接收消息。它是Golang在语言层面提供的goroutine间的通信方式。众所周知,Go依赖于称为CSP(Communicating Sequential Processes)的并发模型,通过Channel实现这种同步模式。Go并发的核心哲学是不要通过共享内存进行通信; 相反,通过沟通分享记忆。