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AI进阶学习路线框架

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AI进阶学习框架

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大纲/内容

60.XGBoost树结构

36.LDA算法

13.Deeplearning4j

43.Jessen不等式

45.决策树graphviz可视化

55.梯度提升回归树

16.OneFlow

3.Hugging Face

27.轮廓系数

20.非线性核函数

11.CNTK

26.聚类评价指标

54.集成算法

23.LFW人脸数据加载

10.Caffe2

30.DBSCAN算法

58.Adaboost弱学习器

12.PaddlePaddle

13.ElasticNet弹性网络

44.决策树

4.Pandas

4.sklearn线性回归

14.逻辑回归

17.Gluon

算法库

37.NMF非负矩阵

19.拉格朗日乘子法

15.Jittor

41.极大似然思想

计算库

53.GBDT梯度提升

9.套索回归

4.MindSpore

50.随机森林

8.Z-score归一化

49.决策回归树算法

7.MXNet

31.数据降维

基础库

57.Adaboost二分类算法

2.正规方程

5.批量梯度下降

61.XGBoost目标函数方程

基础知识

56.Adaboost算法

数据可视化库

25.Kmeans算法

38.NMF非负矩阵

6.Seaborn

18.支持微量机SVM

5.Keras

47.信息增益

51.极限森林

11.Ridge算法

6.随机梯度下降

42.GMM高斯混合模型

34.协方差

48.信息增益

62.XGBoost建模方式

28.兰德系数

1.线性回归

高级神经网络

35.散度矩阵

22.SVR支持向量机回归核函数

59.XGBoost算法

12.Lasso算法

46.信息熵

21.KKT条件

2.matplotlib.pyplot

17.SoftMax函数

33.PCA降维算法

AI主流框架

5.PaddlePaddle

9.MindSpore

40.EM算法思想

3.numpy

8.Caffe

图形库

数据分析库

14.ONNX

16.损失函数

1.Scikit-learn

15.Sigmoid函数

10.正则化岭回归

3.sklearn中正规方程

52.交叉熵

39.LLE局部线性嵌入降维法算法

32.PCA算法

7.归一化

6.Keras

1.TensorFlow

29.DBSCAN算法

2.PyTorch

10.Theano

24.Kmeans算法

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