《Ai智能机器学习理论基础思维导图大全》这套资料是一套专为对AI和机器学习感兴趣的读者收集的资源。本资源通过思维导图的形式,系统梳理了AI和机器学习的基础理论、核心算法、人工智能基础等。整套资源内容丰富、结构清晰,是读者深入了解AI和机器学习领域的宝贵资源。

我们依然坚信未来是人工智能趋势,可能再过50年,ai会比现在强大千倍甚至万倍。

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Ai智能机器学习理论基础思维导图大全目录│文件列表:
│ 如何高效学习-思维导图.png
│ 机器学习(一)理论准备-基础背景1.png
│ 机器学习(一)理论准备-基础背景2.png
│ 机器学习(三)数学基础之「线性代数」-向量.png
│ 机器学习(三)数学基础之「线性代数」-矩阵.png
│ 机器学习(三)数学基础之「线性代数」-线性代数.png
│ 机器学习(二)数据处理&相似、异性度量-数据.png
│ 机器学习(二)数据处理&相似、异性度量-相似异性度量.png
│ 机器学习(五)维归约-1.png
│ 机器学习(五)维归约-2.png
│ 机器学习(六)分类方法-理论篇-不平衡类&多类问题.png
│ 机器学习(六)分类方法-理论篇-人工神经网络ANN.png
│ 机器学习(六)分类方法-理论篇-决策树.png
│ 机器学习(六)分类方法-理论篇-决策树2.png
│ 机器学习(六)分类方法-理论篇-分类-基本概念.png
│ 机器学习(六)分类方法-理论篇-基于规则的分类器.png
│ 机器学习(六)分类方法-理论篇-支持向量机SVM.png
│ 机器学习(六)分类方法-理论篇-最近邻&贝叶斯.png
│ 机器学习(六)分类方法-理论篇-集成学习.png
│ 机器学习(六)分类方法-理论篇-集成学习1.png
│ 机器学习(四)特征工程&模型评估-模型评估.png
│ 机器学习(四)特征工程&模型评估-特征工程.png
└ 机器学习统计基础
│ 0-统计-导图概览.png
│ 1-描述性统计: 「表格和图形法」.png
│ 10-多个比率的比较_独立性_拟合优度检验.png
│ 11-实验设计_方差分析.png
│ 12-简单线性回归.png
│ 13-残差分析.png
│ 14-多元回归.png
│ 15-回归分析.png
│ 16-时间序列分析及预测.png
│ 17-非参数方法.png
│ 2-描述性统计:数值方法.png
│ 3-概率.png
│ 4-概率分布.png
│ 5-抽样分布.png
│ 6-区间估计.png
│ 7-假设检验.png
│ 8-两总体均值& 比例的推断.png
└ 9-总体方差的统计推断.png

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