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簡單粗暴理解與實現機器學習線性迴歸(五):梯度下降法介紹、全梯度下降算法FG、隨機梯度下降算法SG、小批量梯度下降算法mini-bantch、隨機平均梯度下降算法SAG、算法比較、梯度下降優化算法
2020-12-24
【機器學習與深度學習】
應用數學
機器學習線性迴歸(二):線性迴歸的特徵與目標的關係分析
2020-12-30
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深度學習
神經網絡
應用數學
簡單粗暴理解與實現機器學習之邏輯迴歸(一):邏輯迴歸介紹、應用場景、原理、損失以及優化
2020-12-30
【機器學習與深度學習】
簡單粗暴理解與實現機器學習之K-近鄰算法(一):K-近鄰算法(KNN)概念、電影類型分析案例
2020-12-30
【機器學習與深度學習】
簡單粗暴理解與實現機器學習之K-近鄰算法(四):k值的選擇、欠擬合及過擬合的表現
2020-12-30
【機器學習與深度學習】
算法
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機器學習
人工智能
深度學習
Python
簡單粗暴理解與實現機器學習之邏輯迴歸(五):ROC曲線的繪製
2020-12-30
【機器學習與深度學習】
【機器學習的高等數學基礎】導數的幾何意義和物理意義、函數的可導性與連續性之間的關係、平面曲線的切線和法線、基本導數與微分表、微分中值定理,泰勒公式、弧微分、曲率、曲率半徑、洛必達法則、漸近線的求法等
2020-12-31
【機器學習與深度學習】
【K近鄰(KNN)算法(二)】KNN的一些有趣的思維,幫助理解
2021-01-02
【機器學習與深度學習】
簡單粗暴理解與實現機器學習之神經網絡NN(一):神經網絡基礎詳談、感知器PLA、playground使用、神經網絡發展史
2021-01-02
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機器學習時模型不夠複雜——欠擬合,模型過於複雜——過擬合
2021-01-08
【機器學習與深度學習】
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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。