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清单文章

1

[DeeplearningAI 笔记]第三章 1.8-1.12 可避免误差与模型改善

2

[DeeplearningAI 笔记]第三章 1.1-1.3 查准率/查全率/F1 分数

3

[DeeplearningAI 笔记]第三章 2.1-2.3 误差分析

4

[DeeplearningAI 笔记]第三章 2.4-2.6 不匹配的训练和开发/测试数据

5

[DeeplearningAI笔记]第一章2.1-2.4二分分类,logistic回归,梯度下降法

6

[DeeplearningAI 笔记]第二章 2.6-2.9Momentum/RMSprop/Adam 与学习率衰减

7

[DeeplearningAI 笔记]第三章 1.4-1.7 开发集测试集划分与满足与优化指标

8

[DeeplearningAI 笔记]第二章 2.1-2.2_mini-batch 梯度下降法

9

[DeeplearningAI 笔记]第二章 1.1-1.3 偏差/方差/欠拟合/过拟合/训练集/验证集/测试集

10

[DeeplearningAI 笔记]第二章 3.1-3.2 超参数搜索技巧

11

[DeeplearningAI 笔记]第二章 2.3-2.5 带修正偏差的指数加权平均

12

[DeeplearningAI 笔记]第二章 1.10-1.12 梯度消失,梯度爆炸,权重初始化

13

[DeeplearningAI笔记]第一章3.2-3.11浅层神经网络与激活函数的原理

14

[DeeplearningAI 笔记]第一章2.11-2.16 向量化与 python/numpy 向量说明

15

[DeeplearningAI 笔记]第一章 4.深度神经网络的解释

共 15 篇

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