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《神经网络与深度学习》2.8读书笔记

2.8.1 PAC(可能近似正确 Probably Approximately Correct) 降低对学习算法的期望，只要求学习算法可以以一定的概率学习到一个近似正确的假设，即PAC学习一个PAC 可学习（PAC-Learnable）的算法是指该学习算法...

子永编辑于 2020-12-14 14:10:07
《神经网络与深度学习》第二章机器学习概述01

**字体变为红色的代码** 我是尺寸第二章机器学习概述机器学习：通过数据来让机器算法进行学习. 2.1 基本概念并...

逻辑回归不逻辑编辑于 2021-03-13 22:57:00
《神经网络与深度学习》第二章机器学习概述02

**字体变为红色的代码** 我是尺寸2.2.3 优化算法 ① 梯度下降法最简单、常用的优化算法：梯度下降法; ②提前...

逻辑回归不逻辑编辑于 2021-04-02 21:24:08
《神经网络与深度学习》读书笔记

第二章机器学习概述 2.1 基本概念芒果的特征包括颜色、大小、形状、产地、品牌等。芒果的标签例如水分甜度成熟度等的综合打分也可以是好、坏这样的离散值。一个标记好特征以及标签的芒果看作一个样本。一组样本构成的集合称为数据集：一般分为训练集和测试...

子永编辑于 2020-11-01 20:55:56
《神经网络与深度学习》读书笔记

2.6数据的特征表示传统的数据特征如果直接表示出来，一方面，特征数目比较多，对模型的要求高；另一方面也存在着许多的缺点：特征之间冗余度比较高不是所有的特征都有用很多特征异变特征中存在噪声为解决上面的问题，引入了特征学习特征学习：让机器自动...

子永编辑于 2020-11-29 12:59:33
《神经网络与深度学习》读书笔记

2.5 机器学习的算法类型按照训练样本提供的信息以及反馈方式不同可分为监督学习训练集的样本必须包含标签可以按照标签的不同划分为不同回归分类结构化学习无监督学习从不包含目标标签的样本中自动学习到一些有价值的信息常用的无监督学...

子永编辑于 2020-11-22 18:40:09
《神经网络与深度学习》读书笔记

2.3机器学习的简单示例——线性回归线性回归（Linear Regression）是机器学习和统计学中最基础和最广泛应用的模型，是一种对自变量和因变量之间关系进行建模的回归分析．自变量数量为1时称为简单回归，自变量数量大于1时称为多元回归。通俗化的理解...

子永编辑于 2020-11-07 21:10:18
《神经网络与深度学习》2.7 读书笔记

2.7 评价指标为了衡量一个机器学习模型的好坏，需要给定一个测试集，用模型对测试集中的每一个样本进行预测，并根据预测结果计算评价分数。准确率错误率对于类别𝑐来说，模型在测试集上的结果可以分为以下四种情况：类别为c 判定为c : ...

子永编辑于 2020-12-05 19:26:23
《神经网络与深度学习》读书笔记

2.4 偏差-方差分解拟合能力强的模型一般复杂度会比较高，容易导致过拟合。相反，如果限制模型的复杂度，降低其拟合能力，又可能会导致欠拟合。偏差（Bias），是指一个模型在不同训练集上的平均性能和最优模型的差异，可以用来衡量一个模型的拟合能力。方差（Va...

子永编辑于 2020-11-18 20:35:56

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