京东 11.11 红包
2_12损失除以2的原因
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1_4内存的逻辑理解
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1_1教科书和参考书推荐
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2_13尺度不同导致的问题
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1_7编译器和解释器
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3_8逻辑回归总结
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7_1类的定义
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2_10梯度计算
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一键三连
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4_7测试集
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5_5内存泄漏
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2_7条件判断和循环
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3_6逻辑回归损失函数-二元交叉熵
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6_1Softmax回归数据
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2_7总结和超参数介绍
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1_3计算机的部件
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2_6特征空间和参数空间
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修改BUG
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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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7_12输出层偏L偏A
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4_4回归任务中的过拟合和欠拟合
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2_1线性回归数据
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1_5_32位和64位系统
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9_1卷积神经网络数据
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野猫学长
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6_14KNN算法
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5_3从几何角度理解L2正则项
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1_4人工智能和机器学习的联系
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8_7小批量梯度下降
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训练大师
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6_13偏J偏w和偏J偏b
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7_8将神经网络看做特征提取器
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2_8break和continue关键字
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3_8作用域的简单示例
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6_3Softmax回归模型的几何解释
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【全463集】禁止自学走弯路！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！
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8_4AdaGrad
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7_9开始反向传播
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2_5基本运算符
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5_1L2正则项