李宏毅《機器學習 深度學習》簡要筆記（一）
P1 一、線性回歸中的模型選擇 上圖所示： 五個模型，一個比一個復雜，其中所包含的function就越多，這樣就有更大幾率找到一個合適的參數集來更好的擬合訓練集。所以，隨着模型的復雜度提 ...
原文：（1）李宏毅深度學習-----機器學習簡介
一 機器學習簡介 是什么 機器學習：給模型 函數 輸入數據，輸出結果。 機器學習分類： 監督學習：即給定輸入和輸出以及輸出，學習函數。 半監督學習：數據不夠，有一部分數據有輸入和輸出，但有一部分沒有輸出。 無監督學習：只有輸入沒有輸出。 遷移學習：可以有label也可以沒有label。比如模型可以識別貓和狗，則可遷移學習大象和老虎。即數據改變，但重復利用模型。 強化學習：不斷從反饋中學習。 監督學 ...
2021-07-13 00:20 0 131 推薦指數：
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