LaTeX 排版的机器学习的笔记
作品简介
主要的内容包括：机器学习、线性回归、最小均方 (LMS)、逻辑回归、分类、广义线性模型、普通最小二乘、生成学习算法、高斯判别分析、朴素贝叶斯、拉普拉斯平滑、核方法、支持向量机 (SVM)、 深度学习、神经网络、反向传播、正则化、交叉验证、无监督学习、k-means 聚类、期望最大化 (EM) 算法、因子分析、主成分分析、独立成分分析、强化学习和控制、马尔可夫决策过程， 价值迭代和策略迭代。
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- 作 者：LaTeXStudio 关注 已关注
- 测试平台：texlive
- 编译方式：pdflatex
- 源码属性：转载
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- 上传时间：2022-05-22 20:45:12
- 更新时间：2022-05-22 20:45:26
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