[机器学习]基本概念总结

小测中遇到的基本概念总结 线性分类器和非线性非类器 梯度消失和爆炸 前向传播(FeedForward)和反向传播(Back Propagation) 计算梯度的三种方法 过拟合 Dropout 逻辑回归和线性回归的梯度 线性分类器和非线性非类器 线性非类器: 训练模型是参数的线性函数, 可以使用一个超平面将样本分类 非线性分类器: 训练模型是参数的非线性函数, 使用曲面或者多个超平面的组合将样本分

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