来自普林斯顿大学,分享的一门较全面的机器学习课程:intro_machine_learning。共分为五个部分,涵盖了机器学习的基础知识、模型训练、评估与优化,以及人工神经网络等内容。最后,指导学习者根据兴趣,选定不同领域进行深入学习实践,并可 .ipynb 可执行的示例代码。


参考文献:
[1] GitHub:https://github.com/PrincetonUniversity/intro_machine_learning
(文:NLP工程化)
来自普林斯顿大学,分享的一门较全面的机器学习课程:intro_machine_learning。共分为五个部分,涵盖了机器学习的基础知识、模型训练、评估与优化,以及人工神经网络等内容。最后,指导学习者根据兴趣,选定不同领域进行深入学习实践,并可 .ipynb 可执行的示例代码。
参考文献:
[1] GitHub:https://github.com/PrincetonUniversity/intro_machine_learning
(文:NLP工程化)