240 發(fā)簡信
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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;N足夠大;|H|有限 大概近似正確 probably...

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    3. Types of Learning

    1. 不同的輸出空間 (Different Output SpaceY) classification, regression, structured 2. 不同...

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    2. Perceptron Learning Algorithm (PLA)

    PLA基本原理:找到一個(gè)錯(cuò)誤勉抓,并修正那個(gè)錯(cuò)誤 前提:數(shù)據(jù)是線性可分的 證明PLA會(huì)停下,只要線性可分并不斷修正錯(cuò)誤 優(yōu)點(diǎn):實(shí)現(xiàn)簡單;快速澎羞;適用于任何維度 缺點(diǎn):假設(shè)線性可分,...

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    1. 什么時(shí)候使用機(jī)器學(xué)習(xí)

    以下三個(gè)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)

  • 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’:在上方新建cell ’b’...

  • 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)敛苇,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

  • 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, and understand w...

  • 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

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一只想學(xué)會(huì)表達(dá)的編程愛好者
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