邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【四】——線性模型1和2
線性模型 分類示例 圖像分類 垃圾郵件過濾 文檔歸類 情感分類 舉例：文本分類 詞袋模型 線性分類模型 線性模型 決策邊界都是線性 logistic 迴歸 將分類問題看作條件概率估計問題 logistic函數 sigmoid函數 學習準則 提前知識：熵 Entropy 交叉熵 Cross Entropy 交叉熵 Cross Entropy KL散度 Kullback-Lei
相關文章
- 1. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【五】——線性模型3和前饋神經網絡1
- 2. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【一】
- 3. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【二】
- 4. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【十四】——概率圖模型2和3
- 5. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【十三】——無監督學習和概率圖模型1
- 6. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【十】——網絡優化與正則化1和2
- 7. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【九】——循環神經網絡2和3
- 8. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【六】——前饋神經網絡2和3
- 9. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【十五】——概率圖模型2和3
- 10. 神經網絡與深度學習 邱錫鵬 私人學習筆記1
- 更多相關文章...
- • 網絡體系的構成和類型 - TCP/IP教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
- • 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. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【五】——線性模型3和前饋神經網絡1
- 2. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【一】
- 3. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【二】
- 4. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【十四】——概率圖模型2和3
- 5. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【十三】——無監督學習和概率圖模型1
- 6. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【十】——網絡優化與正則化1和2
- 7. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【九】——循環神經網絡2和3
- 8. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【六】——前饋神經網絡2和3
- 9. 邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【十五】——概率圖模型2和3
- 10. 神經網絡與深度學習 邱錫鵬 私人學習筆記1