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点评于 2021-01-11

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清单文章

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机器学习实战总结(1) K-邻近算法

2

机器学习（二）深度学习实战-使用Kera预测人物年龄问题描述引入所需要模块加载数据集创建模型编译模型优化optimize1 使用卷积神经网络optimize2 增加神经网络的层数输出结果结果

3

机器学习（三）使用Python和R语言从头开始理解和编写神经网络介绍目录神经网络背后的直观知识多层感知器及其基础知识什么是激活函数？前向传播，反向传播和训练次数(epochs)多层感知器全批量梯度下降

4

机器学习（四）通过递归的矩阵向量空间预测组合语义摘要简介方法结果结论

5

机器学习（五）使用Python和R语言从头开始理解和编写神经网络介绍目录神经网络背后的直观知识多层感知器及其基础知识什么是激活函数？前向传播，反向传播和训练次数(epochs)多层感知器全批量梯度下降

6

机器学习（六）Sigmoid函数和Softmax函数1 Sigmoid函数2 Softmax函数

7

机器学习（八）最小二乘法1 线性代数

8

机器学习（九）梯度下降算法1 梯度2 梯度下降法

9

机器学习（十一）时间序列模型

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