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xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
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Kubeflow实战: 入门介绍与部署实践
机器学习
神经网络
人工智能
kubernetes
Kubeflow是在k8s平台之上针对机器学习的开发、训练、优化、部署、管理的工具集合，内部集成的方式融合机器学习中的很多领域的开源项目，比如Jupyter、tfserving、Katib、Fairing、Argo等。可以针对机器学习的不同阶段：数据预处理、模型训练、模型预测、服务管理等进行管理。只要安装了k8s，可以在本地、机房、云环境中部署。
用户1154259
2020-08-11
3.6K
0
吴恩达机器学习笔记 —— 9 神经网络学习
机器学习
神经网络
线性回归
在传统的线性回归或者逻辑回归中，如果特征很多，想要手动组合很多有效的特征是不现实的；而且处理这么大的特征数据量，计算上也很复杂。
用户1154259
2018-07-31
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吴恩达机器学习笔记 —— 10 神经网络参数的反向传播算法
机器学习
神经网络
神经网络可以理解为两个过程：信号的正向传播和误差的反向传播。在正向的传播过程中，计算方法为Sj=wijxi+bj，其中i是样本、j是层数。然后xj=f(Sj)，f为激活函数。引入激活函数的原因是可以带来一定的非线性特性。由于样本的y是在最后一层输出的，因此在计算误差的时候，需要从最后一层开始计算、针对与之关联的参数进行求梯度，获得参数的更新。然后再计算前一层的误差，前一层的误差等于权值误差值，继续计算每个参数的梯度变化。在神经网络中很容易形成局部最优解，因此需要初始的随机性比较好。
用户1154259
2018-07-31
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