原创 斯坦福大學機器學習第四課“邏輯迴歸(Logistic Regression)”
斯坦福大學機器學習第四課“邏輯迴歸(Logistic Regression)” 本次課程主要包括7部分： 1) Classification(分類) 2) Hypothesis Representation
2020-06-12 22:57:37
原创 斯坦福大學機器學習第五課"正則化“
斯坦福大學機器學習第五課"正則化“ 本次課程主要包括4部分： 1) The Problem of Overfitting(過擬合問題) 2) Cost Function(成本函數) 3) Regularized Linear Re
2020-06-12 22:57:37
原创 反向傳播算法（BP）
BP算法淺談（Error Back-propagation） 通過帶*的權重值重新計算誤差，發現誤差爲0.18，比老誤差0.19小，則繼續迭代，得神經元的計算結果更加逼近目標值0.5 感想 在一個複雜
2020-06-12 22:57:37
原创 線性代數導論4——A的LU分解
線性代數導論4——A的LU分解 一、A=LA分解 消元的目的，只是爲了更好正確的認識矩陣的概念，A=LU是最基礎的矩陣分解。L
2020-06-12 22:57:37
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原创 最大似然估計和最大後驗概率估計的理解與求解
1. 最大似然估計的理解 最大似然估計（Maximum likelihood estimation, 簡稱MLE）和最大後驗概率估計（Maximum a posteriori estimation, 簡稱MAP）是很常用的兩種參數估計方法
2020-05-13 10:50:33
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原创 信息熵，交叉熵，相對熵，KL散度
熵，信息熵在機器學習和深度學習中是十分重要的。那麼，信息熵到底是什麼呢？ 首先，信息熵是描述的一個事情的不確定性。比如：我說，太陽從東方升起。那麼這個事件發生的概率幾乎爲1，那麼這個事情的反應的信息量就會很小。如果我說
2020-05-08 03:06:15
原创 few-shot learning 1.1——零樣本學習
few-shot learning 1.1——初識零樣本學習 1. 什麼是few-shot learning 小樣本學習問題是指只給定目標少量訓練樣本的條件下，如何訓練一
2020-02-29 14:59:35
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