ALLPATHFoundation

Path

Loading Path detail from the AllPath API…

Open pathways to knowledge and action.

Project

About Feedback Guide Books

Legal

Privacy Terms License Cookie Policy

Media

机器学习基础：概念、三要素与评价方法 · AllPath

Learning

机器学习基础：概念、三要素与评价方法

人工智能、机器学习与深度学习的关系 → 完成一次从数据到评价的建模实践

从人工智能与机器学习的关系出发，掌握机器学习的三个基本要素、线性回归示例、偏差-方差分解、算法类型与评价指标，最终能独立完成一次建模与评估。

机器学习基础：概念、三要素与评价方法

0 Likes

Path Map

Drag to pan · Scroll to zoom · Click a node to inspect

Explore Knowledge Structure

Explore all concepts and relationships across the complete graph.

17 nodes26 edges3 relationships

Click a node to preview its details without leaving this path. Scroll to zoom, or open Fullscreen to explore the whole map.

Path Steps

17 steps · 4 stages. Click any step to inspect it and see it on the Path Map.

Stage 1

Foundation

5 steps

Stage 2

Core Concepts

4 steps

Stage 3

Advanced Topics

4 steps

Stage 4

Specialization

4 steps

Resources (1)

Curated materials referenced by this learning path.

《神经网络与深度学习》（邱锡鹏）在线阅读
Book
本书官方站点，提供各章节正文与配套材料，可直接对照第1至3章阅读机器学习基础部分。
Open resource →

Related Paths

Other paths to continue with, grouped by the theme or type they share with this one.

More paths about 机器学习

机器学习基础：概念、三要素与评价方法
以《神经网络与深度学习》第2版的机器学习基础章节为主线，系统建立机器学习的概念框架：从人工智能与机器学习的关系出发，掌握机器学习的三个基本要素（模型、学习准则、优化算法），理解偏差-方差分解与算法类型，并能正确选择与解读分类、回归任务的评价指标。

More paths about 神经网络与深度学习

机器学习基础：概念、三要素与评价方法
以《神经网络与深度学习》第2版的机器学习基础章节为主线，系统建立机器学习的概念框架：从人工智能与机器学习的关系出发，掌握机器学习的三个基本要素（模型、学习准则、优化算法），理解偏差-方差分解与算法类型，并能正确选择与解读分类、回归任务的评价指标。