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RSS订阅原创 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营：关于线性模型task2
经由上一篇文章的介绍，我们得出了一个合适的w与b的值，将其带入先前所建立的函式中，得到一个具体的函数。接下来使用该函数对某一时间段的观看次数进行拟合，得出模拟的数据，并将其与标签（label）进行对比，计算其损失（loss）。我们发现，该函数具有周期性。单纯使用一个一次函数无法准确预测数据，因此我们需要改进模型。在观察数据后，我们得出结论，每七天有一次循环。因此我们将七天作为一组，重新建立一个函式。该函式考虑了更多的信息，其对数据的预测准确度要高于前一个函式。
2024-08-29 20:14:08
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原创 Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营：对机器学习基础原理的理解task1
本质上即是使机器能够对输入产生一个所需的输出。我们通过建立一个复杂的函数关系式，使这种输入能够对应到所需的输出，并通过大量数据的检验，不断修正该函式，使其所输出的结果能够更加精确，贴近实际的结果。值得注意的是，这种输入类型广泛，它可以是数据，图片，视频等各类型式，这使得机器学习的应用范围相当广泛，从而具有极大价值与潜力。例如：可以通过对某频道以往各期视频观看人数的统计与学习，预测下一个该频道视频的观看人数；AlphaGo通过对大量棋谱的学习，能够拥有击败世界冠军的能力；
2024-08-23 17:43:02
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空空如也
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