谷歌机器学习速成课程笔记 14（Introduction of Neural Network-神经网络简介）
仍然是邮件分类问题。 如果正负样本是上图那样分布，我们可以使用特征交叉乘积轻松地对邮件分类。但是稍微复杂的分布又要怎么样呢？ 分布可能很复杂，但是我们还是希望有某种方法让模型自动学习非线性规律，而不用我们手动为其指定参数，这种方法就是——深度神经网络。 深度神经网络——可以非常出色地处理复杂数据（图像数据，音频数据，视频数据等） 如何让模型自动学习非线性规律，而不用我们手动为其指定参数？？——我们
相关文章
- 1. 机器学习速成课程MLCC（9）--神经网络简介
- 2. 谷歌机器学习速成课程笔记 15（Training Neural Networks -训练神经网络）
- 3. 谷歌机器学习速成课程笔记 16（Multi-Class Neural Networks-多类别神经网络）
- 4. 神经网络-Neural Network 简介
- 5. Google---机器学习速成课程(十二)- 神经网络简介 (Introduction to Neural Networks)
- 6. 机器学习笔记4-神经网络(Neural Network)(上)
- 7. 谷歌机器学习速成课程笔记 6（Generalization-泛化）
- 8. 全程中文：谷歌上线机器学习速成课程
- 9. 7.谷歌《机器学习速成课程》笔记---验证
- 10. 谷歌机器学习速成课程笔记 12（Classification-分类）
- 更多相关文章...
- • AJAX 简介 - PHP教程
- • AJAX 简介 - ASP 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Github 简明教程
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 机器学习速成课程MLCC（9）--神经网络简介
- 2. 谷歌机器学习速成课程笔记 15（Training Neural Networks -训练神经网络）
- 3. 谷歌机器学习速成课程笔记 16（Multi-Class Neural Networks-多类别神经网络）
- 4. 神经网络-Neural Network 简介
- 5. Google---机器学习速成课程(十二)- 神经网络简介 (Introduction to Neural Networks)
- 6. 机器学习笔记4-神经网络(Neural Network)(上)
- 7. 谷歌机器学习速成课程笔记 6（Generalization-泛化）
- 8. 全程中文：谷歌上线机器学习速成课程
- 9. 7.谷歌《机器学习速成课程》笔记---验证
- 10. 谷歌机器学习速成课程笔记 12（Classification-分类）