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应兆康的专栏

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数据规模的增大促进了机器学习的发展

机器学习深度学习神经网络编程算法大数据

4 数据规模的增大促进了机器学习的发展深度学习（神经网络）中许多的想法都已经存在了几十年。为什么今天这些想法火起来了呢？促进机器学习发展的因素主要有两个： • 数据量越来越多. 如今人们在数字设备（电脑，移动设备）上所花费的时间相比以前多得多，这些活动产生了大量的数据，我们可以使用这些数据来训练我们的算法。 • 计算能力的提升. 人类几年前才开始训练神经网络，而且这些神经网络都足够大，可以将现在的大数据作为输入。具体来说，如果你使用的是传统的机器学习算法（如：逻辑回归），即使你拥有更大

2018-05-30

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4. 数据规模的增大促进了机器学习的发展

机器学习深度学习神经网络编程算法大数据

深度学习（神经网络）中许多的想法都已经存在了几十年。为什么今天这些想法火起来了呢？促进机器学习发展的因素主要有两个： • 数据量越来越多. 如今人们在数字设备（电脑，移动设备）上所花费的时间相比以前多得多，这些活动产生了大量的数据，我们可以使用这些数据来训练我们的算法。 • 计算能力的提升. 人类几年前才开始训练神经网络，而且这些神经网络都足够大，可以将现在的大数据作为输入。具体来说，如果你使用的是传统的机器学习算法（如：逻辑回归），即使你拥有更大的数据量，也会出现“高原效应(plateaus)”。也就是说即使你给它更多的数据，它的学习曲线也会变得平坦(flattens out)，算法就不会再有很明显的提升了:

2018-05-09

8974

Andrew Ng - 《Machine Learning Yearning》 Chapter 1-14

机器学习编程算法大数据

Machine Learning Yearning. 全新版本本书作者是Andrew NG

2018-04-18

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