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Introduction; Timeline; Man v/s Computer; Soft v/s Hard Classification
- Notas de lectura • 30 páginas • 2020
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Disponible en paquete
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- 10,02 €
- + aprende más y mejor
This document contains class notes and lucid description of the following topics:

1. Introductory concepts of Artificial Intelligence
2. Why Machine Learning?
3. Timeline of Artificial Intelligence
4. Soft v/s Hard Classification
5. Various Machine Learning domains
6. Human brain v/s Computer
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Evaluation Metrics; Probability Functions; Tensors
- Notas de lectura • 30 páginas • 2020
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Disponible en paquete
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- 10,02 €
- + aprende más y mejor
This document contains class notes and lucid description of the following topics:

1. Evaluation Metrics - Accuracy, Precision, Recall, F1 Score, PRC curve
2. Probability Density Function
3. Probability Mas Function
4. Cumulative Distribution Function
5. Dealing with tensors
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Feature Extraction; Dealing with data; Regression
- Notas de lectura • 30 páginas • 2020
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Disponible en paquete
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- 10,02 €
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This document contains class notes and lucid description of the following topics:

1. Feature extraction
2. Dealing with data
3. Least square solution
4. Minimum norm solution
5. Exploring the IRIS dataset using Python
6. Regression
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Multi-class Classification; Gradient Descent; Data Normalization
- Notas de lectura • 30 páginas • 2020
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Disponible en paquete
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- 10,02 €
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This document contains class notes and lucid description of the following topics:

1. Classification problems
2. Gradient Descent Algorithm
3. Data Normalization
4. Multi-class classification (including non-linearity and loss function)
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Support Vector Machines
- Resumen • 8 páginas • 2019
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- 7,16 €
- + aprende más y mejor
Basic Summary of how Support Vector Machines Work, with historical background and the algorithms idea from the basic to Kernel functions.
Haz menos doloroso el estrés del estudio
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Pseudo Random Numbers
- Study guide • 4 páginas • 2020
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- 48,27 €
- + aprende más y mejor
This series of handwritten notes contains everything in a gist that a Computer Science or Statistics graduate student needs to study for his/her Machine Learning course.

Topics covered:
1. History of Artificial Intelligence
2. The Turing Test
3. Weak AI v/s Strong AI
4. Human brain v/s Computer
5. Various Machine Learning domains
6. Feature Extraction
7. Soft Classification and Hard Classification
8. Linear Classifier
9. Evaluation Metrics
10. Probability Density Function
11. Probability Mass F...
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