qq_43430261的博客

李宏毅老师的demo 数据准备 # 假设x_data和y_data都有10笔，分别代表宝可梦进化前后的cp值 x_data=[338.,333.,328.,207.,226.,25.,179.,60.,208.,606.] y_data=[640.,633.,619.,393.,428.,27.,193.,66.,226.,1591.] # 这里采用最简单的linear model：y_data=...

Loss function损失函数 为了衡量func set中的某个function的好坏，我们需要一个评估函数，即Loss function，损失函数，简称L; Loss function是一个function的function L(f)=L(w,b)L(f) = L(w,b)L(f)=L(w,b) Gradient Descent梯度下降 gradient descent的厉害之处在于，只要L...

Supervised Learning（监督学习） supervised learning需要大量的training data，这些training data告诉我们说，一个我们要找的function，它的input和output之间有什么样的关系。 这周function的output，通常被叫做label(标签)，也就是说，我嗯要使用supervised learning这个样一种技术，我们需要...

深度学习简介 几乎所有由神经网络创造的价值，都基于一种机器学习，我们称之为“监督学习”，在监督学习的4中，输入一个函数x，习得一个函数 映射到输出y，比如关于房价的预测 在图像领域里，我们经常使用的是卷积神经网络Convolutional neural networks----简称CNN，对于序列数据，例如，音频中含有时间成分，音频是随着时间播放的，所有音频很自然第被表示为一维时间序列，对于序列数...