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RSS订阅原创 Lesson 4 李宏毅
LESSON Four1.problem之前学的都是将问题化成一个由未知参数构成的向量，通过设计的model来输出如果有一组好几个输入向量，比如输入是一个句子，那我们首先可以将之进行处理：1. one-hot Encoding 将所有已知词汇用向量表示，向量和词汇量一致2. Word Embedding 与第一种不同，多了词汇之间的管关联性（词性、词义等）又比如声音信号、graph（图表）信号这种输入向量数目不好确定的，如果使用之前的网络结构会让参数不好确定或者产生m...
2021-08-26 11:11:23
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原创 Lesson 3 李宏毅
## LESSON Four### 1.problem之前学的都是将问题化成一个由未知参数构成的向量，通过设计的model来输出如果有一组好几个输入向量，比如输入是一个句子，那我们首先可以将之进行处理：1. one-hot Encoding 将所有已知词汇用向量表示，向量和词汇量一致2. Word Embedding 与第一种不同，多了词汇之间的管关联性（词性、词义等）又比如声音信号、graph（图表）信号这种输入向量数目不好确定的，如果使用之前的网络结构会让参数不好...
2021-08-26 10:52:13
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原创 2021-08-21 ML-李宏毅 lesson2
LESSON two1.Frame of ML数据分为training和testing两种，基本步骤如下： function with \theta =》L (\theta) =》=argmin_\theta L=》\theta*=》f_\theta*(testing) 先选取模型和参数，接着将参数合并再定义出系统的损失函数,然后代入随机选择的training data，最后通过梯度下降法进行迭代更新，进而选出最优的参数，将该组参数作为function去label the testing
2021-08-21 21:06:12
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原创 2021-08-20 ML-李宏毅 lesson1
机器学习步骤AI 数据集最常见的6大问题（附解决方案） - 产品经理的人工智能学习库 (easyai.tech)评估指标：准确率、召回率、F值三大要素：数据、算法、算力Focus： 只能解决单一任务 归纳法：只关注任务本身，不关注为什么 ML-李宏毅Kagglelooking for Function1. Different types of Functions Regression Classification Stru
2021-08-20 19:20:33
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空空如也
空空如也
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