【李宏毅机器学习2020】regress case study 回归案例研究（p3） 学习笔记
全文总结于哔哩大学的视频：李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语李宏毅上传了2020版本的机器学习视频和吴恩达的CS229机器学习相比，中文版本的机器学习显得亲民了许多，李宏毅的机器学习是英文的ppt+中文讲解，非常有利于大家入门。吴恩达的CS229中偏向于传统机器学习（线性回归、逻辑回归、Naive Bayes、决策树、支持向量机等），李宏毅2020版本的机器学习中除了最前面的回归、分类，
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全文总结于哔哩大学的视频：李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语
2020版课后作业范例和作业说明在github上：点击此处
李宏毅上传了2020版本的机器学习视频和吴恩达的CS229机器学习相比，中文版本的机器学习显得亲民了许多，李宏毅的机器学习是英文的ppt+中文讲解，非常有利于大家入门。吴恩达的CS229中偏向于传统机器学习（线性回归、逻辑回归、Naive Bayes、决策树、支持向量机等），李宏毅2020版本的机器学习中除了最前面的回归、分类，后面更多篇幅涉及卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、强化学习（RL）等深度学习的内容。
博客内容多为转载。结合哔哩大学的视频观看效果更佳。
文章目录
1、应用
1.预测股票熔断
2.自动驾驶
3.推荐系统
2、举例——预测宝可梦进化后的CP值
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