欢迎来到机器学习通关第7关，今天抽查一次第4、15、44个机器学习关键概念😁
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AIC，赤池信息量准则 -
Bayesian Methods Pros And Cons，贝叶斯方法的优点和缺点 -
Effect Of One-Hot On Feature Importance，热点对特征的影响
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昨日闯关回顾
昨天的10个关键概念，你都拿捏住了么？快速过一下昨天都学习那些概念，自测一下都记住多少😁
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Error Types，错误类型 -
Explained Sum Of Squares，解释平方和 -
Exploding Gradient Problem，梯度爆炸 -
Extrema，极值 -
F-Statistic，F检验 -
F1 Score， 值 -
False Positive Rate，误报率 -
Feature Importance，特征重要度 -
Feature Selection Strategies，特征选择策略 -
Feedforward Neural Networks，前馈神经网络
向右滑动卡片快速回顾，机器学习关键51-60
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今日闯关内容
先来快速看一下今日学习的关键概念：
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Feedforward Neural Networks,前馈神经网络 -
Finding Linear Regression Parameters，线性回归参数计算 -
Forward stepwise selection,向前逐步选择法 -
Gradient Descent，梯度下降 -
Gradient Descent Rule Of Thumb，梯度下降小口诀 -
Gradient，梯度 -
Greedy Algorithms，贪心算法 -
Greek Letters 1 -
Greek Letters 2 -
Greek Letters 3 -
Greek Letters 4
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机器学习通关7,获取机器学习概念60-61小抄PDF版。太优秀了！到今天为止，你已经累计学习
70个机器学习关键概念了。明天继续，下一关机器学习概念71-80～