京东 11.11 红包
1.3.3-过拟合-N
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1.3.6-欠拟合-N
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2.1.2-局部最小值与鞍点对比
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2.3.3-RMSProp算法
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0.1-课程背景
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2.3.1-学习率
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1.1.3-机器学习模型框架
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1.3.5-交叉验证-N
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2.4.2-损失函数基本概念
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1.2.1-线性模型
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1.1.2-机器学习任务
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2.5.3-测试中的批次特征标准化
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2.5.2-批次特征标准化
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2.1.1-局部最小值与鞍点基本概念
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1.3.2-ML项目流程及误差原因-N
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1.3.4-模型的复杂度和泛化能力-N
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1.1.4-ML误差分析与预测
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1.1.1-机器学习是什么-N
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1.3.1-深度学习-基本概念
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2.3.5-Learning Rate Scheduling 与 warm Up
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1.2.4-模型优化思路
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2.2.1-批次
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2.5.1-特征标准化基本概念
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0.2-作业安排
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1.2.2-sigmoid函数
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2.3.4-AdaGrad算法
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2.3.2-均方根
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Python基础
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