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RSS订阅原创 Machine Learning学习笔记Ⅴ —— Advanced Learning Algorithms2
本文总结了神经网络训练的关键要点，重点介绍了TensorFlow实现和激活函数选择。主要内容包括： TensorFlow实现神经网络的三个步骤：定义模型结构、编译模型（指定损失函数）、训练模型（使用fit函数进行梯度下降）。
2025-09-21 17:08:29
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原创 Machine Learning学习笔记Ⅳ —— Advanced Learning Algorithms 1
1. 神经网络层级结构：输入层、隐藏层和输出层2. 神经网络激活过程：前向传播算法3. 神经网络模型表示：各层参数和激活函数的数学表达4 .代码实现部分：展示了使用TensorFlow构建神经网络的基本步骤
2025-08-16 14:45:22
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原创 Machine Learning学习笔记Ⅲ —— Supervised Machine Learning: Regression and Classification3
Machine Learning学习笔记Ⅲ —— Supervised Machine Learning: Regression and Classification3
2025-05-07 15:16:02
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原创 Machine Learning学习笔记Ⅱ - Supervised Machine Learning: Regression and Classification2
xjjthfeaturexjjthfeature：使用下标进行区分第几个参数n：参数数量。xjx_jxj：第几个x变量x⃗ixi：第i个训练集x⃗jixji：第i个训练集中的第j个x变量对于函数fwbxw1x1w2x2wnxnbfwbxw1x1w2x2...wnxnbb：一个确定数字w⃗iwiw⃗w。
2025-04-12 15:14:56
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原创 Machine Learning学习笔记Ⅰ - Supervised Machine Learning: Regression and Classification 1
机器学习（Machine Learning）：计算机能够在不经过明确编程的情况下进行学习的研究领域（from Arthur Samuel）。有监督学习（Supervised Learning）：使用最广泛无监督学习（Unsupervised Learing）推荐系统（Recommender Systems）强化学习（Reinforcement Learning）
2025-02-27 17:32:12
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空空如也
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