标签:深度学习 第4页

吴恩达deeplearning.ai

吴恩达《构建机器学习项目》课程笔记(1)– 机器学习策略(上)

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红色石头 发布于 2018-07-31

《Structuring Machine Learning Projects》(构建机器学习项目)这门课是Andrw Ng深度学习专项课程中的第三门课。这门课主要介绍机器学习中的一些策略和方法,让我们能够更快更有效地让机器学习系统工作,该门课共有两周的课时。 1. Why ML ...

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优化深度神经网络

吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记(3)– 超参数调试、Batch正则化和编程框架

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红色石头 发布于 2018-07-31

上节课我们主要介绍了深度神经网络的优化算法。包括对原始数据集进行分割,使用mini-batch gradient descent。然后介绍了指数加权平均(Exponentially weighted averages)的概念以及偏移校正(bias correction)方法。接着...

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优化深度神经网络

吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记(2)– 优化算法

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红色石头 发布于 2018-07-31

上节课我们主要介绍了如何建立一个实用的深度学习神经网络。包括Train/Dev/Test sets的比例选择,Bias和Variance的概念和区别:Bias对应欠拟合,Variance对应过拟合。接着,我们介绍了防止过拟合的两种方法:L2 regularization和Drop...

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优化深度神经网络

吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记(1)– 深度学习的实用层面

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红色石头 发布于 2018-07-31

Andrew Ng的深度学习专项课程的第一门课《Neural Networks and Deep Learning》的5份笔记我已经整理完毕。在接下来的几次笔记中,我们将对第二门课《Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tu...

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笔试面试

机器学习笔试题精选(五)

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红色石头 发布于 2018-07-31

机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时,我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解,以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试。红色石头准备在公众号连载一些机器学习笔试题系列文章,希望能够对大家有所帮助!...

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笔试面试

机器学习笔试精选题(四)

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红色石头 发布于 2018-07-31

机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时,我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解,以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试。红色石头准备在公众号连载一些机器学习笔试题系列文章,希望能够对大家有所帮助!...

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笔试面试

机器学习笔试题精选(三)

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红色石头 发布于 2018-07-30

机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时,我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解,以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试。红色石头准备在公众号连载一些机器学习笔试题系列文章,希望能够对大家有所帮助!...

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笔试面试

机器学习笔试题精选(二)

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红色石头 发布于 2018-07-30

上次 机器学习笔试题精选(一)中,我们详细解析了机器学习笔试 15 道题。今天,红色石头带大家继续“死磕”相关笔试题! Q1. 假如我们使用 Lasso 回归来拟合数据集,该数据集输入特征有 100 个(X1,X2,…,X100)。现在,我们把其中一个特征值扩大 10...

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笔试面试

机器学习笔试题精选(一)

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红色石头 发布于 2018-07-30

机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时,我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解,以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试。红色石头准备在公众号连载一些机器学习笔试题系列文章,希望能够对大家有所帮助!...

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吴恩达deeplearning.ai

吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(5)– 深层神经网络

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红色石头 发布于 2018-07-30

本节课主要介绍了深层神经网络,是上一节浅层神经网络的拓展和归纳。首先,我们介绍了建立神经网络模型一些常用的标准的标记符号。然后,用流程块图的方式详细推导正向传播过程和反向传播过程的输入输出和参数表达式。我们也从提取特征复杂性和计算量的角度分别解释了深层神经网络为什么优于浅层神经网...

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