台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (2)Linear Regression and Overfitting

时间 2020-12-27

标签 machine learning deep learning 机器学习深度学习李宏毅繁體版

原文原文链接

台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (2)Linear Regression and Overfitting 简单回归问题应用举例分析第1步：选取模型第2步：评价模型，建立损失函数L(f) 第3步：选择最优函数，在此过程中会利用到梯度下降和正则化等方法，也介绍了过拟合的问题。具体到此问题中

>>阅读原文<<

1. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (6)Logistic Regression
2. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (12)Why Deep?
3. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (13)Semi-supervised Learning
4. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (3)Bias and Variance (v2)
5. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (11)Convolutional Neural Network
6. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (9)Keras
7. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (8)Backpropagation
8. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (4)Gradient Descent
9. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (10)Tips for Deep Learning
10. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (1)Introduction of machine Learning
更多相关文章...
• Docker Machine - Docker教程
• 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
• Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
• Kotlin学习（二）基本类型

最新文章

1. 添加voicebox
2. Java 8u40通过Ask广告软件困扰Mac用户
3. 数字图像处理入门[1/2]（从几何变换到图像形态学分析）
4. 如何调整MathType公式的字体大小
5. mAP_Roi
6. GCC编译器安装（windows环境）
7. LightGBM参数及分布式
8. 安装lightgbm以及安装xgboost
9. 开源matpower安装过程
10. 从60%的BI和数据仓库项目失败，看出从业者那些不堪的乱象

本站公众号

欢迎关注本站公众号,获取更多信息

1. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (6)Logistic Regression
2. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (12)Why Deep?
3. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (13)Semi-supervised Learning
4. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (3)Bias and Variance (v2)
5. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (11)Convolutional Neural Network
6. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (9)Keras
7. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (8)Backpropagation
8. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (4)Gradient Descent
9. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (10)Tips for Deep Learning
10. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (1)Introduction of machine Learning

>>更多相关文章<<