优化器,神经网络的基本概念,并且学习基础神经网络的构建;第二部分是第四章,是神经网络在实践中的应用,包括手写数字识别,猫狗分类,目标检测等实际应用,通过实践带领大学了解神经网络是如何在生活中使用的;第三部分是第五章,主要介绍了TPU的参数和状态的查看方法。
支持向量机(SVM),神经网络,都可以做分类任务,但逻辑回归依然经典???×。 机器学习中不是算法越复杂越好,简单暴力高效才是王道。 当我们面对一个项目时,通常先做一个basemodel。就是先用逻辑回归这 其他 原创 wx5afcd77857045 2021-07-22 09:58:16 228阅读 1 2 3 4 5相关...
概括地说,线性回归模型就是对所有特征添加一个权重,之后求和,最后再添加一个我们称为偏置项的常数,以此进行预测。(瞬间联想到神经网络) 0.2 概念/术语 线性回归模型是:利用线性函数对一个或多个自变量 (x或 (x1,x2,…xk))和因变量(y)之间的关系进行拟合的模型。 正确理解”线性“:直线、平面… 注意:“线性...
对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。 步骤(6)数据挖掘过程:根据数据仓库中的数据信息,选择合适的分析工具,应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集,甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息,得出有 用的分析信息。 步骤(7)模式评估:从商业角度,由行业专家来验证数据挖掘...
由于线性回归是单层神经网络,所以先学习线性回归,了解深度学习模型的基本要素和基本方法。二、一个具体的例子以房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。房屋的价格受很多因素的影响,比如房屋状况、地段、市场行情等等。这里,我们假设价格只取决于两个因素:面积(平方米)和房龄(年...
由于线性回归是单层神经网络,所以先学习线性回归,了解深度学习模型的基本要素和基本方法。二、一个具体的例子以房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。房屋的价格受很多因素的影响,比如房屋状况、地段、市场行情等等。这里,我们假设价格只取决于两个因素:面积(平方米)和房龄(年...
二、面向对象编程的基本概念 1、 类 (Class) 类是对某一类对象的抽象,是对象的集合。类是具有相同属性和行为的一组对象的集合,它为属于该类的所有对象提供了统一的抽象描述,其内部包括属性和行为两个主要部分。可以说类是对象的抽象化表示,对象是类的一个实例。