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RSS订阅原创 CNN优点各层作用
CNN 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成。 1.输入层 输入层可以处理多维数据；与其他神经网络相似，由于使用梯度下降学习，cnn的输入特征需要标准化处理。 2.卷积层 用它来进行特征提取。 3.激活层 加强神经网络的表达能力 4.池化层 对输入的特征进行压缩，提取主要特征 5.全连接层 连接所有的特征，将输出值送给分类器 CNN的作用 简单来说，CNN的目的是...
2019-03-06 22:32:27
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原创 逻辑回归和梯度下降（基础了解）
逻辑回归（Logistic Regression, LR） 逻辑回归又称逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。 设X是连续随机变量，X服从逻辑斯蒂分布是指X具有下列的分布函数和密度函数 一个事件的几率（odds）：指该事件发生与不发生的概率比值，若事件发生概率为p，那么事件发生的几率就是那么该事件的对数几率（log odds或者logit func...
2019-02-25 17:14:58
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空空如也
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