发表于2024-5-8 11:10
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作为电子工程师,选择一个适合入门机器学习的教程取决于你的学习目标、学习风格和先前的知识水平。以下是一些受欢迎的机器学习入门教程,你可以根据自己的需求选择其中之一:Coursera上的《机器学习》(Machine Learning)课程:由斯坦福大学的 Andrew Ng 教授开设,是机器学习领域最受欢迎的课程之一。课程涵盖了监督学习、无监督学习、神经网络等主题,并提供了丰富的编程作业。Udacity的《机器学习工程师纳米学位》(Machine Learning Engineer Nanodegree):这是一个涵盖机器学习全方位的在线课程,提供了丰富的视频教程、项目实践和个人指导,适合有一定编程基础的学习者。《Python机器学习》(Python Machine Learning)书籍:作者 Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili,是一本很好的入门书籍,涵盖了机器学习的基本理论和常用算法,并使用 Python 进行实现和实践。Kaggle入门课程:Kaggle 提供了一系列免费的入门课程,涵盖了从数据清洗到模型评估等机器学习的基础知识,适合想要通过实际项目来学习的学习者。吴恩达的《深度学习专项课程》(Deep Learning Specialization):在Coursera上提供,由深度学习领域的权威吴恩达教授授课,涵盖了深度学习的基本理论和实践。无论你选择哪种教程,都建议通过实践来加深对机器学习概念的理解。做一些项目练习,参加一些挑战,会让你的学习效果更好。
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发表于 2024-5-28 13:03
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发表于2024-5-8 11:20
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发表于2024-5-15 11:31
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发表于2024-5-28 13:03
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