發(fā)簡信
IP屬地：英格蘭
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4. Feasibility of Learning 可行性1. 提出疑問：學(xué)習(xí)是可能的嗎 No free lunch. 2. 添加條件 來自同一分布离福；N足夠大墨礁；|H|有限 ...
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3. Types of Learning1. 不同的輸出空間 (Different Output SpaceY) classification, regression, stru...
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2. Perceptron Learning Algorithm (PLA)PLA基本原理：找到一個錯誤，并修正那個錯誤 前提：數(shù)據(jù)是線性可分的 證明PLA會停下莫换，只要線性可分并不斷修正錯誤 優(yōu)點：實現(xiàn)簡單；快速骤铃；適用于...
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1. 什么時候使用機器學(xué)習(xí)以下三個條件都應(yīng)滿足 1. 有underlying pattern 2. 不能簡單定義 3. 已有數(shù)據(jù)
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簡單使用jupyter notebook
使用TensorFlow庫創(chuàng)建圖像數(shù)據(jù)集 os.listdir 和 plt.imread使用float或uint8表示圖像裁剪圖像 快捷鍵 ’a...
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Neural Networks and Deep learning 學(xué)習(xí)筆記?1.1 Welcome
背景：改變了傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)商業(yè)拉岁，網(wǎng)絡(luò)搜索和廣告 專題總結(jié) 學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的工具
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Neural Networks and Deep learning 學(xué)習(xí)筆記?1.0 Introduction to deep learning
Be able to explain the major trends driving the rise of deep learning, a...
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Neural Networks and Deep learning 學(xué)習(xí)筆記 0. 課程介紹
課程介紹 能學(xué)到什么 學(xué)完后能獲得什么