李宏毅機器學習 Machine_Learning_2019_Task2
李宏毅機器學習 Machine_Learning_2019_Task2 理解偏差和方差 學習誤差爲什麼是偏差和方差而產生的，並且推導數學公式 過擬合，欠擬合，分別對應bias和variance什麼情況 學習鞍點，複習上次任務學習的全局最優和局部最優 解決辦法有哪些 梯度下降 學習Mini-Batch與SGD 學習Batch與Mini-Batch，SGD梯度下降的區別 如何根據樣本大小選擇哪個梯度下
相關文章
- 1. 李宏毅機器學習 Machine_Learning_2019_Task2
- 2. 【機器學習】李宏毅HW2：Incoming Prediction
- 3. 李宏毅機器學習筆記（1）
- 4. 【ML】 李宏毅機器學習筆記
- 5. 李宏毅機器學習筆記（一）
- 6. 李宏毅機器學習筆記
- 7. 李宏毅機器學習 筆記 01
- 8. 李宏毅機器學習 Machine_Learning_2019_Task 4_Part I
- 9. 機器學習 李宏毅 L36L37-RNN
- 10. 李宏毅機器學習 Task1.1 Introduction
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
