【文件属性】：
文件名称：ML-crash-course-notes:Google的机器学习速成课程笔记
文件大小：2.46MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-14 17:25:19
JupyterNotebook
Google的机器学习速成课程笔记
注释每周更新一次，为期1个月。
在本课程中，我们将向， 和指导计划，感谢他们的家人。
注：所有音符编写了启发，并使用更多的研究。 注释中使用的资源将添加到每个笔记本的末尾。
第一周（已完成）
第二周（已完成）
特征十字
正则化：简单
逻辑回归
第三周（已完成）
分类
正则化：稀疏性
神经网络
神经网络协作练习
多类神经网络
第四周（已完成）
嵌入
静态与静态动态-依赖关系[机器学习工程]
公平[机器学习工程]
埃尼斯军士联系人：领英
【文件预览】：
ML-crash-course-notes-master
----Week4()
--------StaticDynamicVeDataDep.ipynb(4KB)
--------.ipynb_checkpoints()
--------Embeddings.ipynb(6KB)
--------images()
--------Fairness.ipynb(5KB)
----Week3()
--------L1_regularization.ipynb(2KB)
--------MultiClassNets.ipynb(6KB)
--------Classification.ipynb(6KB)
--------.ipynb_checkpoints()
--------Neuralnetworks.ipynb(4KB)
--------images()
--------NeuralNetsColab.ipynb(16KB)
----readme.MD(2KB)
----Week2()
--------Representation.ipynb(9KB)
--------FeatureCrosses.ipynb(4KB)
--------.ipynb_checkpoints()
--------Regularization.ipynb(5KB)
--------LogisticRegression.ipynb(3KB)
--------images()
----readmeSample.ipynb(3KB)
----Week1()
--------Framing.ipynb(4KB)
--------DescendingIntoML.ipynb(3KB)
--------.ipynb_checkpoints()
--------TrainTestValidation.ipynb(5KB)
--------images()
--------RedLossAndTF.ipynb(15KB)