京东 11.11 红包
2_2线性回归模型
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2_3线性模型的几何特性
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3_3逻辑回归模型
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2_2main函数
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8_3指数滑动平均
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【机器学习算法】200集全，线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、K-means、SVM、集成学习、EM算法、高斯模型十大机器学习算法一口气学完，原理+代码讲解
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4_8N折交叉验证
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3_1分类简介
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4_3不同模型的学习能力不同
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7_1为什么用神经网络模型
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2_1头文件iostream
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3_2逻辑回归数据
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9_2图片输入全连接层
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2_6特征空间和参数空间
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6_7Softmax回归和逻辑回归比较
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4_9模型的偏差和方差
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4_4回归任务中的过拟合和欠拟合
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3_6逻辑回归损失函数-二元交叉熵
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6_4Softmax回归模型数学符号
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4_6验证集判断过拟合
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4_7测试集
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6_3Softmax回归模型的几何解释
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6_1Softmax回归数据
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6_2One_Hot向量
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4_1训练样本采样
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3_8逻辑回归总结
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1_4内存的逻辑理解
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3_7计算梯度
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8_7小批量梯度下降
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2_6关系运算符
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一键三连
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2_12损失除以2的原因
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8_4AdaGrad
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1_7编译器和解释器
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5_2L2正则项的系数lambda
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6_6Softmax损失函数交叉熵
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7_2线性神经网络
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6_8开始计算梯度
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7_3神经网络
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2_7条件判断和循环
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1_8操作系统是计算机管理员