机器学习 Day 1
2022/4/25 6:17:28
本文主要是介绍机器学习 Day 1,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
机器学习 Day1
作为机器学习的入门,并且是通过b站大学的方式,来进入这一新的知识领域,这篇随笔,将会介绍一些基本的概念和,了解完机器学习后,对其的一个初步认识,在这些知识的基础上,写一些自己的看法
基本框架
- 神经网络和深度学习
- 深度学习上的实践
- 结构化的机器学习工程
- 卷积神经网络(CNN)
- 序列模型
神经网络
一个线性拟合函数,可以看作是一个最简单的神经网络,一个神经元可以看作是,通过面积,来计算价格的基本函数
ReLU函数:修正线性单元 大的神经网络,是由小的神经单元,堆叠起来形成的网络
其中,创造了很大经济价值的一种应用,就是其中的一种机器学习;监督学习
- ex:x -> y
广告的推广、计算机视觉、语音识别、语言处理、无人驾驶 - Standard NN - Convolutional NN
- Recurrent NN 结构化数据: 数据库或数据列 非结构化数据: 音频、图像文本
- 神经网络近年来火爆原因
- 获得海量数据的成本更低
- 训练的神经网络:数据规模和网络规模 m:数据量
- 算法方面也有了极大的创新:sigmoid -> RuLU 提高了迭代速度
这篇关于机器学习 Day 1的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
- 2024-01-24手把手教你使用MDK仿真调试
- 2024-01-10基于“小数据”的机器学习
- 2024-01-08扩展卡尔曼滤波:提高机器学习性能的利器
- 2023-12-26各种二端口滤波器网络仿真遇到的问题
- 2023-12-14机器学习-搜索技术:从技术发展到应用实战的全面指南
- 2023-12-12机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
- 2023-12-05机器学习-学习率:从理论到实战,探索学习率的调整策略
- 2023-12-04解锁机器学习-梯度下降:从技术到实战的全面指南
- 2023-11-30回归算法全解析!一文读懂机器学习中的回归模型
- 2023-11-30机器学习 - 似然函数:概念、应用与代码实例