如题，包括神经网络在内吧，机器学习的众多算法里哪个算法的公式推导最难呢？排个top10
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人工智能技术与咨询 2022-08-25 10:43关注没必要，把最基本的几个推一遍就行了。
所有的公式够出一本字典了，谁也没那个精力挨个推一遍。本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报
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- 2022-08-17 18:09回答 2 已采纳 没必要，把最基本的几个推一遍就行了。所有的公式够出一本字典了，谁也没那个精力挨个推一遍。
- 2023-02-14 19:00回答 2 已采纳 机器学习，本质上是从样本数据进行学习，形式上就是用一个复杂的非线性函数模型来拟合样本数据。
- 2022-11-11 15:51回答 4 已采纳 机器学习的一般分类为:监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。很多东西可以cv出来，但是业务不一样，怎么整合你的业务，就是技术问题了。
- 2024-04-16 22:46众所周知，人工智能是当前最热门的话题之一， 计算机技术与互联网技术的快速发展更是将对人工智能的研究推向一个新的高潮。 人工智能是研究模拟和扩展人类智能的理论与方法及其应用的一门新兴技术科学。 作为人工...
- 2022-05-23 09:05回答 5 已采纳 GBDT和XGBoost都是决策树分类的，机器学习分类算法应该按照下面的链接来分类，总共有7种，而且你说的神经网络算深度学习了 机器学习中的七种分类算法_坠星不坠的博客-
- 2022-06-19 21:47回答 1 已采纳 Python数模笔记-模拟退火算法（1）多变量函数优化https://youcans.blog.csdn.net/article/details/116371656Python数模笔记-模拟退火算法（
- 2022-02-07 01:05回答 1 已采纳 直接加载模型然后对新数据集进行预测啊，结果就是0或者1，然后把结果按照之前训练的数据集格式写入一个新的csv，这就是相当于打上标签了，但是这个标签不一定是全部对的，除非你能保证你的模型推理结果一定是正
- 2022-01-27 11:50turingbooks的博客 随着近几年机器学习的火爆，其从业门槛也越来越高，以至于出现面试者需要现场手推对数几率回归和手写反向传播代码的情况。不论是对机器学习本身的研究，还是岗位的需求，都需要我们对算法有很深的了解，...
- 2018-10-15 13:41回答 1 已采纳 机器学习算法都可以“估计参数”，机器学习无论什么算法，本质上都是通过估计参数渐进地提高算法的准确性。 如果你要问有哪些机器学习算法，那么常用的有支持向量机（估计参数是超平面的方程参数）、决策树（估计
- 2022-03-02 23:00回答 1 已采纳 算法是算法，机器学习是机器学习，机器学习里的一些策略方法会用到算法来优化。机器学习的理论有的比较晦涩，而算法的原理往往简单易懂，一般机器学习需要用到最优化方面和概率方面的优化算法
- 2019-09-11 08:50回答 2 已采纳 ``` # 1. # 交叉验证进行最优模型选择 from sklearn.model_selection import cross_val_score model = RandomFore
- 2021-06-19 21:02很多人认为机器学习难学，主要是因为其过于关注各种复杂数学公式的推导，从而忽略了公式的本质。 本课程通过对课件的精心编排，课程内容的不断打磨，重磅推出机器学习8大经典模型算法，对晦涩难懂的数学公式， 通过...
- 2022-02-04 17:06回答 1 已采纳 推断是根据已知随机变量求未知随机变量条件分布的过程，例如我从一段语音推断对应的文字。预测是推断的一种，其已知变量、未知变量具有因果关系，分类、回归都属于预测问题。
- 2020-07-10 15:28taoKingRead的博客 在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）是最常采用的方法之一，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法，几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习...
- 2023-06-23 00:01hellenionia的博客 后续结合验证集作用时，会选出同一参数的不同取值，拟合出多个分类器。验证集(Cross Validation set)作用是当通过训练集训练出多个模型后，为了能找出效果最佳的模型，使用各个模型对验证集数据进行预测，并记录模型...
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