1.非线性假设 我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。 下面是一个例子： 如果n是原始...
投稿
收录了6篇文章 · 1人关注
-
神经网络表述 -
应用机器学习的建议1.决定下一步做什么 到目前为止，我们已经介绍了许多不同的学习算法，如果你一直跟着这些视频的进度学习，你会发现自己已经不知不觉地成为一个了解许多...
-
吴恩达深度学习（四）设置优化问题 第一课：规范化输入 当训练神经网络时，有一种加速训练过程的方法，那就是对输入进行归一化。 对输入归一化包含两个步骤：第一步是将减去...
-
读台大李宏毅教授深度学习课件的笔记
写在前面 课程1: 深度学习简介找合适的函数评价函数选择深度而非广度DIY 课程2： 训练深度网络的注意事项选择合适的损失函数Mini-batc...
-
机器学习-损失函数详解
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))...
-
CS231n—激活函数与参数优化算法对比三种常见的激活函数对比如下 7种参数优化方法优缺点比较
专题公告
论文相关学习
{var%20f='http://v.t.sina.com.cn/share/share.php?appkey=1881139527',u=z||d.location,p=['&url=',e(u),'&title=',e(t||d.title),'&source=',e(r),'&sourceUrl=',e(l),'&content=',c||'gb2312','&pic=',e(p||'')].join('');function%20a(){if(!window.open([f,p].join(''),'mb',['toolbar=0,status=0,resizable=1,width=440,height=430,left=',(s.width-440)/2,',top=',(s.height-430)/2].join('')))u.href=[f,p].join('');};if(/Firefox/.test(navigator.userAgent))setTimeout(a,0);else%20a();})(screen,document,encodeURIComponent,'','','https://upload.jianshu.io/collections/images/651640/Learn.png', '推荐专题《深度学习》（ 分享自 @简书 ）','https://jianshuapi.com/c/37f5180f4a6a?utm_campaign=maleskine&utm_content=collection&utm_medium=reader_share&utm_source=weibo','页面编码gb2312|utf-8默认gb2312'));){kind=link}