山野村夫pro的专栏

Tensorflow手写数字识别一、前馈神经网络           二、基于MNIST的手写数字识别            当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。1、输入信号的特征表示       MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种

第一章 绪论一、 基本术语1、分类、回归、聚类      分类（classification）：预测的是离散值，例如“好瓜” “坏瓜”      回归（regression）：预测的是连续值，例如西瓜成熟度0.95、0.37      聚类（clustering）：将训练集中的西瓜分成若干组，每组称为一个“簇”（cluster);这些自动形成的簇可能对应一些潜在的概念 划分，例

第二章 模型评估与选择一、经验误差与过拟合1、训练误差与泛化误差         误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。   训练误差：学习器在训练集上的误差。也称经验误差。   泛化误差：在新样本上的误差。   显然，我们希望得到泛化误差小的学习器.然而，我们事先并不知道新样本是什么样，实际能做的是努力使经验误差最小化。2、过拟合与欠拟合