资源简介 卢菁博士的人工智能体系课-进阶部分，涵盖了距离精讲、向量数据库基础、Annoy原理和手写线性回归、逻辑回归的分类间隔与线性不可分问题、FM模型、特征选择和正则化、Dropout技术、模型集成、多分类和多标签、过拟合和欠拟合问题、树模型、ID3、C4.5、Cart树、集成学习、GBDT、XG…

资源简介 结合实际案例推导机器学习数学模型以及项目实战的课程对于希望深入了解机器学习并应用其解决实际问题的人来说是非常有价值的。这样的课程通常包括以下几个方面的内容： 基础理论：介绍机器学习的基本概念、算法和数学原理，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。 案例研究：通过实际案例来展示…