阿里云机器学习平台PAI之理论基础

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• 机器学习：线性回归（下）

  简介 在上一篇文章《机器学习：线性回归（上）》中讨论了二维数据下的线性回归及求解方法，本节中我们将进一步的将其推广至高维情形。 章节安排 背景介绍 最小二乘法 梯度下降法 程序

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• 机器学习--要学点什么

  前言 可以说掌握了机器学习，你就具备了与机器对话，充分利用机器为人类服务的能力。在人工智能时代，这将成为一项必备技能，就好比十年前你是编程大牛，二十年前你英语超好一样。因此，无论你是什么专业的

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  几个贯穿始终的概念 当我们把人类学习简单事物的过程抽象为几个阶段，再将这些阶段通过不同的方法具体化为代码，依靠通过计算机的基础能力-- 计算 。我们就可以让机器能够“学会”一些简单的事物。

• 机器学习——人脸性别识别

  1、选题背景         人脸识别技术是模式识别和计算机视觉领域最富挑战性的研究课题之一，也是近年来的研究热点，人脸性别识别作为人脸识别技术

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  2. 支持向量机 对偶优化 拉格朗日乘数法可用于解决带条件优化问题，其基本形式为： \[\begin{gather} \min_w f(w),\\ \mathrm{s.t.} \quad

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