《deep learning》學習筆記（5）——機器學習基礎
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77202136 5.1 學習算法 學習算法：對於某類任務 T 和性能度量P，一個計算機程序被認爲可以從經驗 E 中學習是指，通過經驗 E 改進後，它在任務 T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升。 5.1.1 任務 T 樣本：我們從某些希望機器學習系統處理的對象或事件中收集到的已經量化的特徵（fea
相關文章
- 1. 機器學習筆記-Deep Learning
- 2. Deep learning with Python 學習筆記（5）
- 3. Bayesian Deep Learning 學習筆記
- 4. Deep Learning Onramp 學習筆記
- 5. NVIDIA Deep Learning學習筆記
- 6. 《機器學習》學習筆記（十二）—Why Deep Learning?
- 7. 機器學習技法課程學習筆記13-- Deep Learning
- 8. 李宏毅機器學習——學習筆記（24） Deep Reinforcement Learning
- 9. 李宏毅機器學習——學習筆記（8）Deep Learning
- 10. 【機器學習】【Deep Residual Learning】
- 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）
- • Kotlin學習（二）基本類型
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
相關文章
- 1. 機器學習筆記-Deep Learning
- 2. Deep learning with Python 學習筆記（5）
- 3. Bayesian Deep Learning 學習筆記
- 4. Deep Learning Onramp 學習筆記
- 5. NVIDIA Deep Learning學習筆記
- 6. 《機器學習》學習筆記（十二）—Why Deep Learning?
- 7. 機器學習技法課程學習筆記13-- Deep Learning
- 8. 李宏毅機器學習——學習筆記（24） Deep Reinforcement Learning
- 9. 李宏毅機器學習——學習筆記（8）Deep Learning
- 10. 【機器學習】【Deep Residual Learning】