”学习过程的小问题“ 的搜索结果

     本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经...

     这只是机器学习领域中的一小部分算法，还有许多其他的算法和技术。根据问题的性质和数据的特点，选择适合的算法是非常重要的。不同的算法有不同的假设和适用场景，因此在学习和应用机器学习算法时，需要综合考虑问题...

     自深度学习发展起来之后， 智能化的各种设备也慢慢变多，但是对于智能化的程序来说，需要数以万计甚至百万千万的数据行进训练，以近年来最为出名的AlphaGo为例，虽然下棋的是一台电脑，但其后台需要庞大的数据支持...

     引言深度学习(deeplearning)已经广泛应用于各个领域，解决各类问题，例如在图像分类问题下，如图1，区分这10类目标的准确率目前可以轻松做到94%。然而，deeplearning是一种datahungry的技术，需要大量的标注样本才能...

     机器学习中建模过程 数据处理 特征工程 模型选择 寻找最佳超参数 模型分析与模型融合 1.数据处理 1.1机器学习中使用的数据的原则 属性的值和属性的名称应该具有实际的意义。 去除属性中相关度高的属性 ...

     深度学习模型训练过程 一．数据准备 基本原则： 1）数据标注前的标签体系设定要合理 2）用于标注的数据集需要无偏、全面、尽可能均衡 3）标注过程要审核 整理数据集 1）将各个标签的数据放于不同的文件夹中，并...

     假如你没有明确的目标，或许可以按照我说的学习路线来学习一波，我写的每一份学习路线，不会很全面，因为我认为，东西列的太多，反而不利于新手的学习，所以我列举的，都是比较必要的知识，当你把这些知识学了的时候...

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