《机器学习高频面试题详解》专栏介绍
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《机器学习高频面试题详解》1.1:感知机
试读
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《机器学习高频面试题详解》1.2:逻辑回归(上)
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《机器学习高频面试题详解》1.2:逻辑回归(下)
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《机器学习高频面试题详解》1.3:L1和L2正则化
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《机器学习高频面试题详解》1.4:概率模型参数估计方法
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《机器学习高频面试题详解》1.5:K近邻(KNN)算法
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《机器学习高频面试题详解》1.6:朴素贝叶斯
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《机器学习高频面试题详解》1.7:坐标轴下降法
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《机器学习高频面试题详解》1.8:支持向量机(上)
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《机器学习高频面试题详解》1.8:支持向量机(下)
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《机器学习高频面试题详解》1.9:决策树-特征选择准则
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《机器学习高频面试题详解》1.9:决策树-结点生成算法
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《机器学习高频面试题详解》1.9:决策树-剪枝算法
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《机器学习高频面试题详解》1.10:随机森林
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《机器学习高频面试题详解》1.11:AdaBoost算法
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《机器学习高频面试题详解》1.12:GBDT算法
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《机器学习高频面试题详解》1.13:XGBoost算法(上)
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《机器学习高频面试题详解》1.13:XGBoost算法(下)
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《机器学习高频面试题详解》1.14:LightGBM算法
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