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京东 11.11 红包
1_4人工智能和机器学习的联系
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1_7传统机器学习算法的四大步骤
2_4变量的4大特性
7_1类的定义
3_2逻辑回归数据
1_6机器学习类似于寻找函数
2_11梯度下降的缺点
3_3逻辑回归模型
4_6验证集判断过拟合
2_1头文件iostream
4_4回归任务中的过拟合和欠拟合
2_12损失除以2的原因
4_8N折交叉验证
1_8输入数据全是矩阵形式
4_11过拟合欠拟合的解决办法
2_2main函数
7_10输出层偏J偏L和偏L偏Z
4_1训练样本采样
4_5分类任务中的过拟合和欠拟合
4_9模型的偏差和方差
2_13尺度不同导致的问题
2_6关系运算符
2023 Machine Learning(机器学习)第9节
2_3常量Constant
2_8学习率
1_1教科书和参考书推荐
4_10通过偏差和方差判断过拟合欠拟合
8_2动量梯度下降
2023 Machine Learning(机器学习)第3节
2_5基本运算符
1_4内存的逻辑理解
1_5从广义上理解函数
5_3从几何角度理解L2正则项
6_8开始计算梯度
7_9开始反向传播
2_3线性模型的几何特性
1_2课程前置知识
3_9数值稳定性
1_8操作系统是计算机管理员
4_3不同模型的学习能力不同
2023 Machine Learning(机器学习)第8节