6_3Softmax回归模型的几何解释
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5_3从几何角度理解L2正则项
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6_6Softmax损失函数交叉熵
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3_8逻辑回归总结
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3_9数值稳定性
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6_5Softmax函数
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3_3逻辑回归模型
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5_2L2正则项的系数lambda
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9_2图片输入全连接层
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8_5RMSProp
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5_4L2正则项求偏导
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8_3指数滑动平均
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2_3线性模型的几何特性
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7_1类的定义
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7_7深入理解神经网络
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6_7Softmax回归和逻辑回归比较
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4_4回归任务中的过拟合和欠拟合
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7_3神经网络
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6_12偏z偏w
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4_3不同模型的学习能力不同
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4_11过拟合欠拟合的解决办法
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6_13偏J偏w和偏J偏b
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5_7L1正则项求偏导
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4_1训练样本采样
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7_8将神经网络看做特征提取器
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5_6从几何角度理解L1正则项
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4_5分类任务中的过拟合和欠拟合
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4_5指针与二维数组
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8_4AdaGrad
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6_1Softmax回归数据
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8_2动量梯度下降
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7_6全连接神经网络的公式
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4_6验证集判断过拟合
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6_11偏L偏z
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训练大师
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7_18神经网络总结
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7_5全连接神经网络的结构图
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4_10通过偏差和方差判断过拟合欠拟合
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【2024最新版】人工智能零基础入门教程！(理论+实战)280讲全，全程干货无废话，小也能信手拈来，这还学不会，我退出AI界！-深度学习/机器学习
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3_4_0-1损失函数