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吴恩达：机器学习的六个核心算法
决策树
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人工智能
线性回归
编译 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 最近，吴恩达在其创办的人工智能周讯《The Batch》上更新了一篇博文，总结了机器学习领域多个基础算法的历史溯源。 文章开头，吴恩达回忆他的研究历程中曾有一次抉择： 多年前，在一次项目中，选择算法时，他不得不在神经网络与决策树学习算法之间做选择。考虑到计算预算，他最终选择了神经网络，在很长的一段时间内弃用增强决策树。 这是一个错误的决定，「幸好我的团队很快修改了我的选择，项目才成功。」吴恩达谈道。 他由此感叹，不断学习与更新基础知识是十分重要的。与其他技术领域一样，随着研
AI科技评论
2022-06-07
601
0
创建模型，从停止死记硬背开始
r 语言
线性回归
编程算法
对于机器学习/数据科学的研究者而言，回归分析是最基础的功课之一，可以称得上是大多数机器学习/数据科学研究的起点。
AI科技评论
2020-03-25
819
0
机器学习算法中的概率方法
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
线性回归
AI 科技评论按，本文作者张皓，目前为南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）硕士生，研究方向为计算机视觉和机器学习，特别是视觉识别和深度学习。
AI科技评论
2019-10-31
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