第一阶段小结

回顾

在之前的一个月内,通过学习以下两份资料:

我基本掌握了传统机器学习的主要理论方法,列举如下:

  1. 线性回归
  2. logistics回归
  3. 神经网络
  4. 贝叶斯
  5. 聚类
  6. 集成学习
  7. 决策树
  8. 支持向量机

并且在理论角度分析了机器学习模型的构建和优化

所有上述方法和理论,我都已经写成16篇博客作为分享,欢迎查看

我的博客

瞻望

在接下来的半个月,我将通过实战练习,掌握深度学习的有关理论和方法,练与学相互促进,主要资料如下:

Tensorflow:实战Google深度学习框架

与各位共勉!


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