DL一（ML基礎知識）
基礎知識ML 在進行深度學習前，根據學習網站的建議，首先學習機器學習的基礎課程，學習資料主要是Andrew講的ShortVideo，網址：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course ...
原文：ML/DL 面試公式系列
公式推導系列 線性回歸: 最小二乘, normal equation 邏輯回歸: 最大似然損失函數 SVM: 轉換為對偶問題,軟間隔,核函數,SMO EM: 隱變量的后驗概率函數 Q函數,最大化下界 與最大似然估計交替優化 損失函數: logistic, softmax, hinge loss 與上面的有重疊 反向傳播: 遞推關系式 Softmax: Softmax及其損失函數反向傳播 數值計算 ...
2018-07-31 12:19 0 1031 推薦指數：
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