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跟我學AI：第一篇 神經(jīng)網(wǎng)絡是如何實現(xiàn)的（三）

對線性回歸、邏輯回歸、各種回歸的概念學習

「機器學習入門」(7) 線性回歸算法：原理、公式推導、損失函數(shù)

教程：采用梯度下降算法實現(xiàn)線性回歸！

神經(jīng)網(wǎng)絡如何學習的？

梯度下降直觀解釋及Python示例

深度學習初學者一定不能錯過，從零開始建立神經(jīng)網(wǎng)絡

從零開始用 Python 構建神經(jīng)網(wǎng)絡

(1)線性回歸、logistic回歸和一般回歸

線性回歸模型與最小二乘法

機器學習（2）之回歸算法

零基礎入門深度學習(2)

UC頭條：這就是微積分的強大之處——數(shù)據(jù)可視化中的運用

機器學習 101：一文帶你讀懂梯度下降

不交學費也能成為數(shù)據(jù)科學家，這里有一條免費學習路徑

深度學習基礎——激活函數(shù)以及什么時候使用它們？（附代碼）

深度學習中的主要激活函數(shù)有哪些？

用Python 進行深度學習

6段Python代碼刻畫深度學習歷史：從最小二乘法到深度神經(jīng)網(wǎng)絡

Python用正則化Lasso、嶺回歸預測房價、隨機森林交叉驗證鳶尾花數(shù)據(jù)可視化2案例|數(shù)據(jù)分享

史上最全機器學習詞匯寶典 看看你知道多少個呢？

最小二乘法小結

線性回歸的求解：矩陣方程和梯度下降、數(shù)學推導及NumPy實現(xiàn)

神經(jīng)網(wǎng)絡-全連接層（2）

引入魯棒性作為連續(xù)參數(shù)，這種新的損失函數(shù)實現(xiàn)了自適應、隨時變換

從原理到代碼，輕松深入邏輯回歸模型！

如何選擇合適的損失函數(shù)，請看......

深度學習三十問！一位算法工程師經(jīng)歷30+場CV面試后總結的常見問題合集（含答案）

從梯度下降到擬牛頓法：詳解訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的五大學習算法

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡中的基礎概念有哪些？