Ng机器学习第十课笔记

最新推荐文章于 2024-09-22 16:32:06 发布
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此博客为Ng机器学习第十课笔记，虽未给出具体内容，但可知围绕机器学习课程展开，记录了该课关键知识，对学习机器学习有一定参考价值。
wangjie86821
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回归问题：预测某一样本的所对应的实数输出（连续的）。明确是分类问题、回归问题还是聚类问题，了解需要预测或解释的目标变量是什么，以及有哪些可用的特征或自变量。比如给定一个人（从数据角度来说，是给出一个人的数据结构，包括：身高，年龄，体重等信息），然后判断是性别，或者是否健康。综上所述，机器学习处理流程是一个迭代的过程，需要不断地收集和处理数据、选择和训练模型、评估和调优模型，并将模型部署到生产环境中进行推理和监控。方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响。
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本周报的目的在于汇报《吴恩达机器学习》课程第十一周的学习成果，主要聚焦于深度神经网络（CNN）的目标检测。在这一周的学习中，内容主要涵盖了神经网络模型的目标检测，同时对比了Faster R-CNN与YOLO的效果差异。本篇文章将对目标检测进行详细的阐述，并在最后部分对本周的学习内容进行总结。本周报旨在通过这种方式，将理论知识与实践应用有效地结合起来，为深度学习的基础内容学习与方向提供概括性总结。​目标检测① 上周周报中，我们介绍的是利用CNN模型进行图像分类。
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