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摘要： 01 NumPy NumPy（数值 Python 的简称）是用Python实现的用于科技计算的基础软件包，是一个强大的科学分析和建模工具 提供了大量数据结构，能够轻松地执行多维数组和矩阵运算 可用作不同类型通用数据的多维容器 可以和其他编程语言无缝集成 可以简单而快速地与大量数据库和工具结合 官网信 阅读全文

摘要： 机器学习入门 Google机器学习速成课程 笔记汇总 机器学习入门 Google机器学习速成课程 https://www.cnblogs.com/anliven/p/6107783.html MLCC简介 前提条件和准备工作 完成课程的下一步 机器学习入门01 框架处理(Framing) https 阅读全文

摘要： 除了实现机器学习算法之外，机器学习还包含许多其他内容。生产环境机器学习系统包含大量组件。无需自行构建所有内容，而是应该尽可能重复使用常规机器学习系统组件。通过了解机器学习系统的一些范例及其要求，可以明确实际需要哪些组件。 1- 静态训练与动态训练(Static vs. Dynamic Trainin 阅读全文

摘要： 原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/embeddings/ 嵌套是一种相对低维的空间，可以将高维矢量映射到这种低维空间里。通过使用嵌套，可以让在大型输入（比如代表字词的稀疏矢量）上进行机器学习变得更加容易。 阅读全文

摘要： 原文链接：https://zh.d2l.ai/chapter_computational-performance/hybridize.html本文是对原文内容的摘取和扩展。 命令式编程（imperative style programs） 使用编程语句改变程序状态，明确输入变量，并根据程序逻辑逐步运 阅读全文

摘要： 原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/multi-class-neural-networks/ 多类别分类，这种模型可从多种可能的情况中进行选择。 1- 一对多 一对多提供了一种利用二元分类的方法。鉴于一个分 阅读全文

摘要： 原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/training-neural-networks/ 反向传播算法是最常见的一种神经网络训练算法。借助这种算法，梯度下降法在多层神经网络中将成为可行方法。TensorFlo 阅读全文

摘要： 原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/introduction-to-neural-networks/ 神经网络是更复杂版本的特征组合。实质上，神经网络会学习适合相应特征组合。 1- 剖析 “非线性问题”意味 阅读全文

摘要： 原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/regularization-for-sparsity/ 1- L₁正则化 稀疏矢量通常包含许多维度。创建特征组合会导致包含更多维度。由于使用此类高维度特征矢量，因此模型 阅读全文

摘要： 原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/ 1- 指定阈值 为了将逻辑回归值映射到二元类别，必须指定分类阈值（也称为判定阈值）。如果值高于该阈值，则表示“1”；如果值低于该阈值，则表 阅读全文