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下面我们分布阐述1.标准方程2.梯度下降3.机器学习模型训练过程1.标准方程这个定义其实很好理解:下面我们以线性回归进行进一步的论证:1.线性回归的预测模型2.那么线性回归...

同步csdn地址:在机器学习和深度学习中,很多时候需要进行分类,这时会涉及到决策边界,比如sigmod激活函数;但是当面对多分类的时候(比如经典的MNIST),我们需要预测...

deep learning中比较经典的损失函数一个MSE(均方根误差),一个便是交叉熵(H(P,Q)),这篇文章信息论一步步去退出交叉熵 欢迎阅读,欢迎补充好...

机器学习的学习不应该仅仅停留在对scikit-learn or tensorflow(deep learning)框架的调用,而应该着眼于内部的世界,学习机器学习有一段时间...

概率于Machine Learning而言还是比较重要的,但是概率的难点在于,其不够直观,那么换一个视角,我们称之为"上帝视角",将概率转化为面积,这样便会变的直观; 概率...

完全解耦的组件化方案 1.各组件之间res的定制化控制 2.基于component-base的注册分发机制,实现AIDLManager的跨进程 3.实现sp的跨进程读取,当...