Phase 2: Klassisches maschinelles Lernen
Beherrschung von Kernalgorithmen, um intelligente Entscheidungssysteme zu erstellen
Description
Eine von der Stanford University entwickelte Einführung in das statistische Lernen, die in zwei Versionen (R und Python) verfügbar ist und klassische Algorithmen des maschinellen Lernens wie Regression, Klassifizierung und Support Vector Machines abdeckt. Sie bietet kostenlose Online-Kurse und experimentellen Code.
Tags
Description
Ein von Microsoft entwickelter 12-wöchiger, 26-teiliger klassischer Machine-Learning-Kurs für Anfänger, der das Lernen von Machine Learning durch praktische Übungen mit kulturellen Daten aus aller Welt ermöglicht.
Tags
Description
Eine klassische Einführung in das maschinelle Lernen von Professor Andrew Ng, die überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und praktische Techniken des maschinellen Lernens abdeckt.
Tags
Description
Vollständige chinesische Notizen zum Stanford-Maschinellen Lernkurs von Andrew Ng, einschließlich 18 Kapiteln mit umfassenden Inhalten von den Grundlagen bis zu Anwendungen, die Lernmaterialien in verschiedenen Formaten anbieten.
Tags
Description
Ein Bildungsprojekt, das die Grundlagen von Machine-Learning-Modellen und -Algorithmen von Grund auf in Python implementiert. Es deckt verschiedene Algorithmen von linearer Regression bis Deep Learning ab und legt Wert auf die transparente Darstellung der internen Funktionsweise der Algorithmen.