本章讲述了机器学习中如何解决过拟合问题——正则化。讲述了正则化的作用以及在线性回归和逻辑回归是怎么参与到梯度优化中的。 更多内容参考 机器学习&深度学习 在训练过程中，在训练集中有时效果比较差，我们叫做欠拟合；有时候效果过于完美，在测试集上效果很差，我们叫做过拟合。因为欠拟合 ...

Regularization 正则化 声明 本文作业是在jupyter notebook上一步一步做的，带有一些过程中查找的资料等（出处已标明）并翻译成了中文，如有错误，欢迎指正！ 参考：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details ...

12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.2 大间距的直观理解- Large Margin Intuition 人们有时将支持向量机看作是大间 ...

01. 神经网络和深度学习 第四周 深层神经网络 4.1 & 4.2 深层神经网络 logistic回归模型可以看作一层网络，通过增加隐藏层的层数，就可以得到深层网络了。 4.3 检查矩阵的维数 确保神经网络计算正确的有效方法之一就是检查矩阵的维数，包括数据矩阵、参数 ...

神经网络和深度学习 课程 1-1深度学习概述 2-1 神经网络的编程基础 2-2 逻辑回归代价函数与梯度下降 2-3 计算图与逻辑回归中的梯度下降 2-4 向量化 2-5 向量化逻辑回归 2-6 向量化 logistic 回归的梯度输出 2-7 Python ...

这几天每天花了点时间看完了吴恩达的深度学习课程视频。目前还只有前三个课程，后面的卷积神经网络和序列模型尚未开课。课程的视频基本上都是十分钟出头的长度，非常适合碎片时间学习。 一直以为机器学习的重点在于设计精巧、神秘的算法来模拟人类解决问题。学了这门课程才明白如何根据实际问题优化、调整模型更为重要 ...

参考：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918 希望大家直接到上面的网址去查看代码，下面是本人的笔记 4.正则化 1）加载数据 仍是问题： 解决——直接导入函数： 加载数据 ...

主要内容： 一.Batch Norm简介 二.归一化网络的激活函数 三.Batch Norm拟合进神经网络 四.测试时的Batch Norm 一.Batch Norm简介 1.在机器学习中，我们一般会对输入数据进行归一化处理，使得各个特征的数值规模处于同一个量级 ...