Introduction
机器学习介绍
什么是AI?
ML的分类
例子:线性回归
模型选择
梯度下降法
调试策略
监督模型
概率生成模型
半监督模型
第1章 绪论
第2章 模型评估与选择
2.2 评估方法
2.3 性能度量
2.4 比较检验
第12章 计算学习理论
第13章 半监督学习
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梯度下降法
梯度下降法的基本过程
学习率对梯度下降法的影响
学习率调整算法:Vanilla、Adagrad
adaptive与vanilla的比较
随机梯度下降法
特征归一化
证明梯度下降法的正确性
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