摘要：
上一篇 -> 机器学习课程笔记 1.1。 第1讲 机器学习(Machine Learning, ML)简介 5. 对线性变换函数的分析 我们在学习机器学习时用的是线性模型作为例子去理解, 后续其他模型训练本质和步骤也基本如此, 但不同模型函数有自身的缺陷, 下图示意了线性模型的缺陷。 线性模型过于简 阅读全文
posted @ 2022-10-05 21:36
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上一篇 -> 机器学习课程笔记 0。 第1讲 机器学习(Machine Learning, ML)简介 1. 机器学习理解 通过各种方式寻找一种函数, 可以完成事物的转换。 2. 不同的函数 1. 回归 Regression 通过历史数据, 学习参数拟合函数, 总结趋势, 预测未来数据。 2. 分类 阅读全文
posted @ 2022-10-05 21:20
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摘要：
1. 第0讲 概述 1.1 机器学习简单理解 通过各种方式寻找一种函数, 可以完成事物的转换。 1.2 深度学习简单理解 通过各种神经网络(Neural Network)的形式, 寻找函数。 输入多样, 输出多样。 值:回归、类别:分类、区分:聚类。 1.3 学习方式 监督学习 Supervised 阅读全文
posted @ 2022-10-05 16:02
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