機器學習 - 分類 - 知世界

機器學習

2025

從梯度下降到隨機梯度下降 08-30

抽樣方法 08-12

邏輯迴歸 07-23

挑選模型的方法 07-20

k-平均聚類分析 07-11

標準化的方法 07-09

感知機簡介 05-20

多維尺度分析（MDS） 05-15

資料集的定義 05-09

交叉驗證的方法 04-30

機器學習初認識 04-02

主成分分析（PCA） 03-25

認識混淆矩陣 03-21