本文旨在为硬件和嵌入式工程师提供机器学习(ML)的背景，它是什么，它是如何工作的，它为什么重要，以及 TinyML 是如何适应的机器学习是一个始终存在并经常被误解的技术
2022-06-21 11:06
、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行
2017-06-01 15:49
五步解析机器学习难点—梯度下降【转】
2019-09-27 11:12
【吴恩达机器学习】学习笔记13（Normal Equation& 与梯度下降比较）
2020-04-26 11:05
如果你对人工智能和机器学习感兴趣，而且正在积极地规划着自己的程序员职业生涯，那么你肯定面临着一个问题：你应该学习哪些编程语言，才能真正了解并掌握 AI 和机器
2021-03-02 06:22
机器学习的未来在工业领域采用机器学习机器学习和大数据
2021-01-27 06:02
机器人技术和机器学习正成为嵌入式系统硬件和软件供应商的下一个重大事件。嵌入式系统可以通过网络连接和物联网（IoT）来传递信息、共享资源。无论是智能，低能耗，边缘设备，中
2021-12-20 06:03
、人工智能和深度学习、物联网（IOT）以及大数据将从他们那些不太知情的同行那里带走超过1兆2000亿美元。数据是机器学习的关键。算法从一定数量的数据中学习，然后应用这种
2018-08-27 10:16
系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助
2022-02-09 06:47
系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助
2021-08-13 07:39
