[機器學習]基本概念總結

小測中遇到的基本概念總結 線性分類器和非線性非類器 梯度消失和爆炸 前向傳播(FeedForward)和反向傳播(Back Propagation) 計算梯度的三種方法 過擬合 Dropout 邏輯迴歸和線性迴歸的梯度 線性分類器和非線性非類器 線性非類器: 訓練模型是參數的線性函數, 可以使用一個超平面將樣本分類 非線性分類器: 訓練模型是參數的非線性函數, 使用曲面或者多個超平面的組合將樣本分

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