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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