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RSS订阅原创 机器学习开荒04
如果没有激活函数，无论网络多么复杂，最终输出都是输入的线性组合，而纯粹的线性组合不能解决更为复杂的问题，而引入了激活函数，他是非线性的元素，这使得神经网络可以逼近任何非线性函数。输出，中间每一个点都是中间变量，每一个边都代表着映射关系，然后每一个点都隐含着常数b。，计算损失函数相对于模型参数的梯度。但实际上人类的神经元传递不是无损传递，而是达到一个阈值再传递，当刺激无法达到一个阈值的时候不会产生传递，综上所述，前向过程之后是进行梯度回传，计算出梯度之后，再进行梯度下降来更新模型参数。
2025-01-09 00:01:03
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原创 机器学习开荒03
其基本思想是通过迭代地调整参数，沿着函数的负梯度方向逐步减小损失函数的值，从而找到函数的最小值）好吧，懒狗来了，还是量很少，但是是需要理解的东西，花了点时间。本文章中的部分例子仅用于生动解释相关概念，切勿结合实际过度解读。本文可能存在一定错误与误区，期待各位读者指正。这里b也是参数，w是weight，b是bias。
2025-01-07 22:55:27
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原创 机器学习开荒02
基于数学或者统计学方法，具有很强的可解释性（说得通，令人信服）。（几个经典的传统机器学习算法，KNN，决策树，朴素贝叶斯）没想到真的有人看哈哈，那就多说两句，本小白是在准备考研复试，文章仅作总结，笔记使用，出现一定的错误和误区纯属正常现象。后来（数据量太大了，无法穷尽） 深度学习，围棋人工智能。通过答案和数据自己推理规则，而不是产生答案。复试包括面试注重基础知识点，而不是你代码写了什么，代码这段是干什么的。早期 一套规则，输入，然后按规则输出（象棋人工智能），狭义机器学习，上述图片的。
2025-01-06 23:23:59
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原创 恢复原力第一天 机器学习开荒01
比如清华的，阿里的。清华的下不好，可以尝试阿里的，尝试豆瓣的。Create一个前缀为oyq_3.8的python版本为3.8的环境，防止以后把base环境搞得乱的不行。中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/没有叫numpy的模块 numpy是一个用于计算矩阵的包 （去anaconda安装）运行报错没有解释器 说明没有配置环境 ——下载anacongda——在其中安装环境。atplotlib是画图的，scikit-learn机器学习的算法用的比较多。
2025-01-05 21:20:51
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空空如也
空空如也
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