06.00 Appendix – Figure Code
Phát sóng¶ Ngữ cảnh Hình ảnh Aggregation và Nhóm¶ Các số liệu từ chương trình về tổ hợp và nhóm hóa Phân tách-Áp dụng-Kết hợp¶ Máy học...
Lộ trình để tự học data science
Phát sóng¶ Ngữ cảnh Hình ảnh Aggregation và Nhóm¶ Các số liệu từ chương trình về tổ hợp và nhóm hóa Phân tách-Áp dụng-Kết hợp¶ Máy học...
Học Máy trong Python¶ Để tìm hiểu thêm về máy học trong Python, tôi đề nghị một số tài liệu sau: Trang web Scikit-Learn: Trang web Scikit-Learn...
Đặc điểm HOG¶ Lược đồ biểu diễn đặc trưng Gradient là một quy trình trích xuất đặc trưng đơn giản được phát triển trong ngữ cảnh xác...
Khái niệm KDE: Biểu đồ tần số Như đã thảo luận trước đây, một trình ước lượng mật độ là một thuật toán mà nó cố gắng...
Khuyến khích GMM: Nhược điểm của k-Means¶ Hãy cùng nhìn vào một số điểm yếu của phương pháp k-means và suy nghĩ về cách cải tiến mô...
Manifold Learning: “HELLO”¶ Để làm cho những khái niệm này rõ ràng hơn, hãy bắt đầu bằng việc tạo ra một số dữ liệu hai chiều mà...
Giới thiệu về phân tích thành phần chính¶ Phân tích thành phần chính là một phương pháp không giám sát nhanh chóng và linh hoạt để giảm...
Thúc đẩy Random Forests: Cây quyết định¶ Hỡi người đọc, hướng dẫn này sẽ giới thiệu về quy trình xây dựng các mô hình học máy dựa...
Hồi quy tuyến tính đơn giản¶ Chúng ta sẽ bắt đầu với phương pháp hồi quy tuyến tính phổ biến nhất, đó là một đường thẳng cơ...
Phân loại Bayesian¶ Bộ phân loại Naive Bayes được xây dựng trên phương pháp phân loại Bayes.Các bước này dựa trên định lý của Bayes, đây là...