本篇文章中主要是介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 卷積什么是卷積動(dòng)態(tài)卷積重要概念 全連接網(wǎng)絡(luò)局部相關(guān)性權(quán)值共享性 離散卷積 一文看懂CN...

本章中主要講解的是關(guān)于過擬合的問題。 泛化能力：從訓(xùn)練集上學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的真實(shí)模型憋沿，從而在未知的測(cè)試集上也能表現(xiàn)的良好的能力环肘。 獨(dú)立假設(shè)同分布：訓(xùn)練...

線性回歸法 思想 解決回歸問題 算法可解釋性強(qiáng) 一般在坐標(biāo)軸中：橫軸是特征（屬性）墨礁，縱坐標(biāo)為預(yù)測(cè)的結(jié)果充石，輸出標(biāo)記（具體數(shù)值） 分類問題中贱纠，橫軸和...

7月在線ML特訓(xùn)營-第三期-第1課時(shí)筆記 本課程中的知識(shí)點(diǎn)主要是微分學(xué)峻厚、梯度下降法、概率論基礎(chǔ)谆焊、機(jī)器學(xué)習(xí)栗子等 微分學(xué) 梯度下降法 概率論基礎(chǔ) ...

線性代數(shù) 矩陣 1.矩陣的加法 設(shè)是兩個(gè)矩陣惠桃，則 矩陣稱為矩陣A 2.矩陣的數(shù)乘 設(shè)是矩陣，是一個(gè)常數(shù)，則矩陣稱為數(shù)與矩陣A的數(shù)乘辜王，記為劈狐。 3....

線性回歸 屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型 輸出的結(jié)果?是連續(xù)變量值 需要學(xué)習(xí)映射? 假設(shè)輸入和輸出之間存在線性關(guān)系 在預(yù)測(cè)階段，給定輸入預(yù)測(cè)其輸出： 多變量...

Char6-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)neural networks 本章中主要講解的內(nèi)容包含： 神經(jīng)模型的簡(jiǎn)介 感知機(jī)模型 全連接網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 常見的激活...

Week7-SVM 本周主要是講解了支持向量機(jī)SVM的相關(guān)知識(shí)點(diǎn) 硬間隔 支持向量 軟間隔 對(duì)偶問題 優(yōu)化目標(biāo)Optimization Obje...