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斯坦福大学吴恩达机器学习课程(学习笔记和原始讲义)高清完整版PPT下载
AI100_小助手
2018-08-07 09:58:13
斯坦福大学吴恩达机器学习课程(学习笔记和原始讲义)高清完整版PPT
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入门必看教程,认真研究每一个公式背后的意义,不要放过每一个参数,变量和运算符存在的意义!会大大提高数学功底和分析能力!
台湾大学李宏毅
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李宏毅((Hung-yi Lee)目前任台湾大学电机工程学系和电机资讯学院的助理教授,他曾于2012年获得台湾大学博士学位,并于2013年赴麻省理工学院(MIT)计算机科学和人工智能实验室做访问学者。他的研究方向主要是语义理解、语音识别、
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—— 18 大规模
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9417633.html 本章讲了梯度下降的几种方式:batch梯度下降、mini-batch梯度下降、随机梯度下降。也讲解了如何利用mapreduce或者多cpu的思想加速模型的训练。 更多内容参考
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有的时候数据量会影响算法的结果,如果样本数据量很大,使用梯度下降优化参数时,一次调整参...
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