 本系列将持续更新20个机器学习的知识点。

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导读
 本系列将持续更新20个机器学习的知识点。
1. 随机梯度下降
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2. 停用词
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3. 不平衡数据策略
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4. 过拟合策略
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5. 监督式深度学习的核心规则
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6. 监督&非监督学习
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7. 支持向量机分类器
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8. 软间隔分类
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9. 支持向量
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10. SVC的径向基函数核
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11. T 统计量
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12. 双曲正切激活函数
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13. 张量
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14. 数据集
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15. 加权技术
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16. Dropout
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17. 特征缩放
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18.

297个机器学习彩图知识点（12）

人工智能

文章介绍机器学习20个关键知识点，涵盖算法原理与实用技巧，包括随机梯度下降、支持向量机、过拟合策略等核心概念，同时解析数据预处理、模型优化及神经网络关键技术，为开发者提供系统化学习路径。

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297个机器学习彩图知识点（12）

297个机器学习彩图知识点（12）

导读

1. 随机梯度下降

2. 停用词

3. 不平衡数据策略

4. 过拟合策略

5. 监督式深度学习的核心规则

6. 监督&非监督学习

7. 支持向量机分类器

8. 软间隔分类

9. 支持向量

10. SVC的径向基函数核

11. T 统计量

12. 双曲正切激活函数

13. 张量

14. 数据集

15. 加权技术

16. Dropout

17. 特征缩放

18. 模型的复杂度

19. 随机森林中的随机性

20. 激活阈

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