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甘肃网站建设公司/bt磁力

news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_37233070/article/details/141260367 2025/3/18 14:22:24

甘肃网站建设公司,bt磁力,wordpress主题开发,十天学会网站建设1. What is Machine Learning 1.1 Artificial Intelligence vs. Machine Learning 1.2 Relations to Other Disciplines 与其他学科的关系 1.3 Human Learning vs. Machine Learning 1.4 What is Skill in Machine Learning 什么是机器学习的技能 1.5 Two General Types of Le…

1. What is Machine Learning

1.1 Artificial Intelligence vs. Machine Learning

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1.2 Relations to Other Disciplines 与其他学科的关系

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1.3 Human Learning vs. Machine Learning

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1.4 What is Skill in Machine Learning 什么是机器学习的技能

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1.5 Two General Types of Learning 两种通用的学习类型

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1.6 A Formal Definition about Machine Learning 机器学习的形式化定义

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1.7 Three Key Elements in the Formal Definition 形式化定义的三要素

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2. Three Parties of Machine Learning 机器学习的三个学派

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3. Machine Learning Details

3.1 Difficulty in Understanding Machine Learning

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3.2 How Machine Learning Works

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3.3 Three Perspectives on Machine Learning

3.3.1 Why Three Perspectives

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3.3.2 Learning Tasks

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3.3.3 Learning Paradigms

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3.3.4 Learning Models

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4. Applications and Terminologies（术语，名词）

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5. Three Perspectives Details

5.1 Tasks in Machine Learning

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5.1.1 Classification

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How Classification Works
Linear and Nonlinear
Dimensions and Classes
Applications and Algorithms

5.1.2 Regression（回归）

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5.1.2.1 How Regression Works

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5.1.2.2 Linear and Nonlinear

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5.1.2.3 Applications and Algorithms

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5.1.3 Clustering

5.1.3.1 How Clustering Works

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5.1.3.2 Major Approaches of Clustering

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5.1.4 Ranking

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5.1.4.1 How Ranking Works

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5.1.4.2 Major Approaches of Ranking

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5.1.4.3 Applications and Algorithms

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5.1.5 Dimensionality Reduction

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5.2 Paradigms in Machine Learning

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5.2.1 Supervised Learning Paradigm

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5.2.1.1 Overview of Supervised Learning

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5.2.1.2 Suitable Learning Tasks

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5.2.1.3 Formal Description

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5.2.1.4 Algorithms of Supervised Learning

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5.2.1.5 Applications of Supervised Learning

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5.2.1.6 Variants of Supervised Learning

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5.2.2 Unsupervised Learning Paradigm

5.2.2.1 Overview

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5.2.2.2 Suitable Learning Tasks

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5.2.2.3 Algorithms of Unsupervised Learning

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5.2.2.4 Applications of Unsupervised Learning

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5.2.2.5 How Important Unsupervised Learning

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5.2.3 Reinforcement Learning Paradigm

5.2.3.1 Overview of Reinforcement Learning

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5.2.3.2 Types of Reinforcement Learning

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5.2.3.3 New Algorithms of Reinforcement Learning

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5.2.3.4 Applications of Reinforcement Learning

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5.2.4 Relations and Other Paradigms

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5.2.4 Models in Machine Learning

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5.2.4.1 Probabilistic Models

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5.2.4.2 Geometric Models

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5.2.4.3 Logical Models

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5.2.4.4 Networked Models

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Artificial Neural Networks (ANN)

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Deep Neural Networks (DNN)

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AI -- Machine Learning

1. What is Machine Learning 1.1 Artificial Intelligence vs. Machine Learning 1.2 Relations to Other Disciplines 与其他学科的关系 1.3 Human Learning vs. Machine Learning 1.4 What is Skill in Machine Learning 什么是机器学习的技能 1.5 Two General Types of Le…...

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配置更加美观的 Swagger UI

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软件测试 - 基础（软件测试的生命周期、测试报告、bug的级别、与开发人员产生争执的调解方式）

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什么是AR、VR、MR、XR？

时代背景近年来随着计算机图形学、显示技术等的发展，视觉虚拟化技术得到了广泛的发展，并且越来越普及化，慢慢的也走入人们的视野。目前市场上视觉虚拟化技术的主流分为这几种 VR、AR、MR、XR。这几项技术并不是最近才出现的，VR的…...

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编程日记 2024/8/17 11:24:47

【计算机毕设项目】2025级计算机专业小程序项目推荐 (小程序+后台管理)

以下项目选题适合计算机专业大部分专业，技术栈主要为：前端小程序，后端Java语言，数据库MySQL 后台免费获取源码，可提供远程调试、环境安装配置服务。（文末有联系方式） 以下是本次部分项目推荐1…...

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Fast API + LangServe快速搭建 LLM 后台

如果快速搭建一个 LLM 后台 API，使前端可以快速接入 LLM API。LangChain 或者 LlamaIndex 架构都可以快速集成各种大语言模型，本文将讲述如何通过 Fast API LangServe 快速的搭建一个后台 Rest API 服务。LLM 这些框架现在主打一个就是快速，…...

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使用百度文心智能体创建AI旅游助手

百度文心智能体平台为你开启。百度文心智能体平台，创建属于自己的智能体应用。百度文心智能体平台是百度旗下的智能AI平台，集成了先进的自然语言处理技术和人工智能技术，可以用来创建属于自己的智能体应用，访问官网链接&#xff1…...

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文件批量上传，oss使用时间戳解决同名问题以及一些sql bug

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Go 语言切片(Slice) 15

在 Go 语言中，切片(Slice)是一种可以容纳多个值的数据结构，它可以被视为一个可变的数组。切片是一个引用类型，它可以容纳任意类型的值，可以是整数、字符串、浮点数、结构体等。切片的声明方式是使用 [] 语法，例如&am…...

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通过Fiddler抓包保存网页上的视频（包括Bilibili、B站和其他视频站）亲测可用

本文仅供学习交流用途文中出现的信息仅为演示需要请勿以任何方法剽窃、盗用任何视频作者的任何视频有时候遇到一些素材想保存下来，但是网站不给保存，无论视频是否允许转载。这篇介绍一下最近发现的一个保存视频的方法。不会介绍Fiddler了&#xf…...

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企业为什么需要安装加密软件

1. 数据保护防止数据泄露：加密软件通过对敏感数据进行加密处理，确保即使数据在传输或存储过程中被截获，也无法被未授权人员读取或利用，从而有效防止数据泄露。完整性保护：加密不仅保护数据的机密性，还通…...

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1. 响应 1.1 返回静态页面创建前端页面，如下图所示： <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>Index页面</title> </head> <body>Hello,Spring MVC…...

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uniapp app中使用柱状图折线图圆环图和饼图

实现思路借助echarts.min.js 搭配l-echart进行配置废话不多说上代码后自己百度了解配置项的意思就好下面代码是折线图的 ，柱状图和它一摸一样，只需要把line换成bar就好 <template><l-echart ref"chart"></l-echart> …...

编程日记 2024/8/17 10:56:10

jmreport测试数据库出现权限不足，此功能需要分配角色解决方法

目录前言1. 问题所示2. 原理分析3. 解决方法前言关于jmreport的补充可看官网：jmreport上线安全配置 1. 问题所示 jmreport测试数据库出现，出现如下所示的问题：权限不足，此功能需要分配角色！截图如下所示： 2. 原理分析对于原理分析的Bug，代表当前用户没有足够的…...

编程日记 2024/8/17 10:55:09

1. What is Machine Learning

1.1 Artificial Intelligence vs. Machine Learning

1.2 Relations to Other Disciplines 与其他学科的关系

1.3 Human Learning vs. Machine Learning

1.4 What is Skill in Machine Learning 什么是机器学习的技能

1.5 Two General Types of Learning 两种通用的学习类型

1.6 A Formal Definition about Machine Learning 机器学习的形式化定义

1.7 Three Key Elements in the Formal Definition 形式化定义的三要素

2. Three Parties of Machine Learning 机器学习的三个学派

3. Machine Learning Details

3.1 Difficulty in Understanding Machine Learning

3.2 How Machine Learning Works

3.3 Three Perspectives on Machine Learning

3.3.1 Why Three Perspectives

3.3.2 Learning Tasks

3.3.3 Learning Paradigms

3.3.4 Learning Models

4. Applications and Terminologies（术语，名词）

5. Three Perspectives Details

5.1 Tasks in Machine Learning

5.1.1 Classification

5.1.2 Regression（回归）

5.1.2.1 How Regression Works

5.1.2.2 Linear and Nonlinear

5.1.2.3 Applications and Algorithms

5.1.3 Clustering

5.1.3.1 How Clustering Works

5.1.3.2 Major Approaches of Clustering

5.1.4 Ranking

5.1.4.1 How Ranking Works

5.1.4.2 Major Approaches of Ranking

5.1.4.3 Applications and Algorithms

5.1.5 Dimensionality Reduction

5.2 Paradigms in Machine Learning

5.2.1 Supervised Learning Paradigm

5.2.1.1 Overview of Supervised Learning

5.2.1.2 Suitable Learning Tasks

5.2.1.3 Formal Description

5.2.1.4 Algorithms of Supervised Learning

5.2.1.5 Applications of Supervised Learning

5.2.1.6 Variants of Supervised Learning

5.2.2 Unsupervised Learning Paradigm

5.2.2.1 Overview

5.2.2.2 Suitable Learning Tasks

5.2.2.3 Algorithms of Unsupervised Learning

5.2.2.4 Applications of Unsupervised Learning

5.2.2.5 How Important Unsupervised Learning

5.2.3 Reinforcement Learning Paradigm

5.2.3.1 Overview of Reinforcement Learning

5.2.3.2 Types of Reinforcement Learning

5.2.3.3 New Algorithms of Reinforcement Learning

5.2.3.4 Applications of Reinforcement Learning

5.2.4 Relations and Other Paradigms

5.2.4 Models in Machine Learning

5.2.4.1 Probabilistic Models

5.2.4.2 Geometric Models

5.2.4.3 Logical Models

5.2.4.4 Networked Models

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