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人工智能学习笔记

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概念篇

1 基本概念

2 机器学习学习方式

3 分类算法

4 逻辑回归

5 代价函数

6 损失函数

7 梯度下降

8 自然梯度法

9 线性判别分析（LDA）

10 主成分分析（PCA）

11 模型评估

12 决策树

13 支持向量机

14 贝叶斯分类

15 EM算法

16 降维和聚类

工具篇

1 认识并安装Scikit-Learn

2 Scikit-Learn的特性

3 Scikit-Learn的工作流程

4 Scikit-Learn模型详解

5 Scikit-Learn模型部署

6 Scikit-Learn训练进阶

算法篇

XGBoost

CatBoost

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