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【本章內(nèi)容】將復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分解成一個個小的知識點, 逐個攻破, 詳細(xì)分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 結(jié)構(gòu)中的每一個細(xì)節(jié)與實際效果, demo 演示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際效果, 分析不同參 數(shù)對結(jié)果的影響以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)該如何解決過擬合問題以及實際訓(xùn)練中的挑戰(zhàn)。 【系列課程】系列課程優(yōu)惠鏈接:數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)當(dāng)下熱度十足, 本課程旨在幫助大家快速掌握機器學(xué)習(xí)經(jīng)典 算法并應(yīng)用到實際的案例當(dāng)中, 將機器學(xué)習(xí)算法與案例實戰(zhàn)緊密結(jié)合在一起, 對 于復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法給出通俗易懂的解釋, 幫助大家快速入門機器學(xué)習(xí)掌握建 立分析模型的技巧與方法。 以 Python 為核心, 從零開始一步步帶領(lǐng)大家完成整 個案例實戰(zhàn)內(nèi)容?!菊n程亮點】1、通俗易懂,基礎(chǔ)薄弱照樣能入門。2、基于真實數(shù)據(jù)集進(jìn)行案例分析13、提供全部數(shù)據(jù)和代碼4、課程有學(xué)員群互動答疑,相互促進(jìn)成長。 目錄第 1節(jié)線性分類第 2節(jié)損失函數(shù)00:09:17第 3節(jié)正則化懲罰項00:07:19第 4節(jié)softmax 分類器00:13:38第 5節(jié)最優(yōu)化形象解讀00:06:462第 6節(jié)最優(yōu)化問題細(xì)節(jié)00:11:48第 7節(jié)反向傳播3
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