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摘要:下文主要講述前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個值稱之為損失,我們的目標(biāo)就是使對所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的損失和盡可能的小。對于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,這個有向圖是沒有回路的。反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一類重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)中的也屬于一種反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 監(jiān)督學(xué)習(xí)中,如果預(yù)測的變量是離散的,我們稱其為分類(如決策樹,支持向量機(jī)等); 如果預(yù)測的變量是連續(xù)的,我們稱其為回歸。 反向傳播算法(back propagation alg...
摘要:機(jī)器學(xué)習(xí)算法類型從廣義上講,有種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的例子馬爾可夫決策過程常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法列表以下是常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的列表。我提供了對各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的高級理解以及運(yùn)行它們的代碼。決策樹是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,主要用于分類問題。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000019086462); 介紹 谷歌的自動駕駛汽車和機(jī)...
摘要:機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸原理介紹機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸實(shí)現(xiàn)在上一節(jié)中我們介紹了線性回歸的原理,然后分別用和實(shí)現(xiàn)了不同變量個數(shù)的線性回歸的幾個例子。可以看出多項(xiàng)式回歸模型的效果綠線要明顯好于線性回歸模型黃線。 【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸原理介紹 【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸python實(shí)現(xiàn) 【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸sklearn實(shí)現(xiàn) 在上一節(jié)中我們介紹了線性回歸的原理,...
閱讀 1734·2021-10-18 13:30
閱讀 2608·2021-10-09 10:02
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