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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
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