21天学习挑战赛——机器学习01

活动地址：CSDN21天学习挑战赛

机缘

老师愿意教，学生愿意学，双向奔赴吧，单向也行，可能有点累，哈哈

学习时间

2022.8.1～2022.8.7

学习内容

• 人工智能的10个重大数理基础问题
• 机器学习模型及案例分析（part1）–回归
• - [x] https://blog.csdn.net/m0_37422217/article/details/125959803
• 网课
• 聚类
• 机器学习线性代数基础
• 神经网络与深度学习
• Python深度学习
• Python神经网络编程
• Rences, Es - 2014 - that takes into account the fringe fields in our Hall bar device may be needed for a better quantitative comparison

学习产出

csdn博客一篇

问题

问：是不是任何语言都适合机器学习？
答：python有很多适合机器学习的苦，能够很方便地对一些数据集进行操作

问：什么是欠拟合，过拟合?

问：NMF如何去卷机？聚类算法？

问：single-cell的Deconvolute

问：很多卷机算法都是nmf为底层算法来的？

问：
答：et al.是等的意思，引用的这篇文章不止一个作者

问：在sklearn中，谱聚类SpectralClustering怎么获取聚类中心？
补问：是指像KMeans中cluster_centers_那样的么？

答：通常来说，SpectralClustering是要对特征向量进行kmeans的，这样来讲，这样来说，谱聚类的聚类中心确实存在

随堂笔记