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[人工智能]李宏毅《机器学习》任务六

总结

01-机器学习介绍

介绍机器学习的概念,监督学习,无监督学习,迁移学习,强化学习等概念

02-回归

介绍回归的概念,应用,线性回归,利用损失函数进行模型评估,使用梯度下降法拟合模型

03-误差和梯度下降

介绍偏差与方差,欠拟合与过拟合,交叉验证方法,梯度下降优化(学习率调节,随机梯度下降法,特征缩放等)

04-深度学习反向传播机制

介绍神经网络的构建,模型的评估,优化函数选择,梯度下降反向传播机制

05-网络设计技巧

介绍局部最小值与鞍点、批次与动量、自动调整学习率等

06-卷积神经网络

介绍CNN的特点,作用,与全连接的关系,卷积、池化的操作,CNN应用的场景

参考:https://blog.csdn.net/weixin_42365443/article/details/119057599
推荐:https://blog.csdn.net/qq_44574333/article/details/109080655

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加:2021-07-26 12:05:46  更:2021-07-26 12:07:42 
 
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