下面的文章哈扮，是我在做BOT產(chǎn)品上時最近的一些思考，其中并不代表現(xiàn)在做BOT的通用思維或方法論仰担，我更想通過自己的思考和總結掰烟，去嘗試推演出在做BOT產(chǎn)品時痒钝，到底要解決的是什么問題...
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Bot產(chǎn)品流實踐與認知
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN一痴昧、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡要解決的問題 傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡與DNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡）不同層神經(jīng)元的連接方式是“全連接”帆卓，也就是這一次層的一個神經(jīng)元的輸入巨朦，會接受上一次每一個神經(jīng)元的輸出，...
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邏輯回歸（吳恩達機器學習）
一剑令、分類問題 在分類問題中糊啡，我們的任務是通過算法對數(shù)據(jù)判斷是否屬于某一類，如果只有兩類的話吁津，那么就是“是”與“否”棚蓄。 分類的例子比如說：判斷一封郵件是否屬于垃圾郵件，判斷一次...
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線性回歸（吳恩達機器學習）回歸是機器學習中最經(jīng)典的算法，它的意思就是根據(jù)之前的數(shù)據(jù)找出某種規(guī)律（可以是線性梭依，也可以是非線性）稍算，構建模型實現(xiàn)預測或分類。 一役拴、線性回歸 1.線性回歸 線性回歸顧名思義糊探，就...
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深度解讀機器學習“梯度下降”梯度下降是機器學習中用來求最小值的算法，它被廣泛應用于像邏輯回歸扎狱、線性回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡的模型中侧到。 一、全局誤差函數(shù) 要了解為什么使用“梯度下降法”去求最小值淤击，必須先知道機器學習...
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機器學習之神經(jīng)網(wǎng)絡一匠抗、神經(jīng)元的構成 神經(jīng)元可以說是深度學習中最基本的單位元素，所有深度學習的網(wǎng)絡都是由神經(jīng)元通過不同的方式組合起來污抬。 一個完整的神經(jīng)元由兩部分構成汞贸，分別是“線性模型”與“激勵函...
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關于定價（二）：有些事，你以為你明白楣责，其實你并不明白
錯誤定價的第二個常見錯誤是： 我們過分關注系統(tǒng)中容易看見的優(yōu)點/缺點竣灌，結果得出局部貌似正確，整體卻錯誤的結論秆麸。 大人們會根據(jù)孩子們的學習成績好壞來判斷他們未來的前途初嘹，其實，這...
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每天早上五點半起床沮趣，我和小伙伴們得到了什么屯烦？1. 如果我每個月挑選一個主題，然后每周一本房铭，每本書分成7天驻龟，每天30分鐘，拆解每個章節(jié)的重要的知識點缸匪，然后用語音+圖片講解給你聽翁狐。每次只收你1塊錢，你愿意聽么豪嗽？ 2. 我想...
