4_5分类任务中的过拟合和欠拟合
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4_6验证集判断过拟合
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4_8N折交叉验证
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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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4_11过拟合欠拟合的解决办法
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4_2多项式函数
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8_3指数滑动平均
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6_13偏J偏w和偏J偏b
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8_1复习梯度下降原理和优缺点
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反复横跳
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6_14KNN算法
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2_10梯度计算
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3_8逻辑回归总结
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2_6特征空间和参数空间
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3_2逻辑回归数据
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8_7小批量梯度下降
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6_12偏z偏w
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3_9数值稳定性
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7_1类的定义
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辛顿现场授课：AI在生物学上的神奇应用，太超前
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6_1Softmax回归数据
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3_1指针变量的4大特性
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6_4Softmax回归模型数学符号
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机器学习入门到精通！回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯算法、支持向量机等十大机器学习算法一口气学完！人工智能/机器学习/深度学习/AI
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7_4几种激活函数
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4_1训练样本采样
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9_1卷积神经网络数据
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6_5Softmax函数
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一键三连
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2_7总结和超参数介绍
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6_11偏L偏z
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李飞飞：斯坦福计算机视觉公开课
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7_6全连接神经网络的公式
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2023 Machine Learning（机器学习）第9节
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6_8开始计算梯度
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2_1头文件iostream
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7_9开始反向传播
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7_14中间层偏L偏A
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2_8学习率
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7_3神经网络