京东 11.11 红包
2_4线性回归损失
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2_1线性回归数据
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2_2线性回归模型
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4_7测试集
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4_4回归任务中的过拟合和欠拟合
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3_2逻辑回归数据
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4_8N折交叉验证
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3_3逻辑回归模型
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8_3指数滑动平均
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7_1类的定义
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4_6验证集判断过拟合
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7_10输出层偏J偏L和偏L偏Z
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2_6特征空间和参数空间
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3_8逻辑回归总结
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6_6Softmax损失函数交叉熵
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2_1头文件iostream
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2_8break和continue关键字
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6_7Softmax回归和逻辑回归比较
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2_3线性模型的几何特性
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3_4_0-1损失函数
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8_5RMSProp
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2_11梯度下降的缺点
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2_8学习率
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2024年后想入坑程序员请注意：千万别碰这些即将被计算机行业淘汰的IT语言！（马士兵）
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4_11过拟合欠拟合的解决办法
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4_5分类任务中的过拟合和欠拟合
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2_3常量Constant
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8_2动量梯度下降
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8_4AdaGrad
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7_12输出层偏L偏A
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5_5内存泄漏
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一键三连
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7_7深入理解神经网络
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2_5基本运算符
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6_14KNN算法
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4_3不同模型的学习能力不同
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3_7计算梯度
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2_2main函数
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3_9数值稳定性
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2_6关系运算符
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7_8将神经网络看做特征提取器