機器學習中的幾個常見概念（持續更新中......）

一、學習率 Learning Rate：學習率決定了權值的更新速度，設置太大會使權值越過最優值，過小會使降低速度過慢，算法長時間不能收斂。靠人爲干預調整參數須要不斷的調整學習率。算法 二、梯度降低：一個普遍用來最小化模型偏差的參數優化算法。梯度降低經過屢次迭代，並在每一步中最小化成本函數來估計模型的參數（weight）。bootstrap 三、signoid函數：是一個激活函數，固然還有relu/

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