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梯度下降—Python實(shí)現(xiàn)

7分鐘搞懂邏輯回歸的來(lái)龍去脈

【干貨】梯度下降算法 機(jī)器學(xué)習(xí)中最應(yīng)該掌握的理論方法之一

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一文看懂各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法：從梯度下降到Adam方法

從梯度下降到擬牛頓法：詳解訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的五大學(xué)習(xí)算法

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-全連接層（2）

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深度學(xué)習(xí)入門（7）

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Coursera公開(kāi)課筆記: 斯坦福大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)第六課“邏輯回歸(Logistic Regression)”

機(jī)器學(xué)習(xí)之線性回歸：算法兌現(xiàn)為python代碼

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「機(jī)器學(xué)習(xí)入門」(7) 線性回歸算法：原理、公式推導(dǎo)、損失函數(shù)

教程：采用梯度下降算法實(shí)現(xiàn)線性回歸！

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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）損失函數(shù)和激活函數(shù)的選擇

深度學(xué)習(xí)初學(xué)者一定不能錯(cuò)過(guò)，從零開(kāi)始建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)