發簡信
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Bot產品流實踐與認知
下面的文章，是我在做BOT產品上時最近的一些思考，其中并不代表現在做BOT的通用思維或方法論，我更想通過自己的思考和總結，去嘗試推演出在做BOT...
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卷積神經網絡CNN一、卷積神經網絡要解決的問題 傳統的BP神經網絡與DNN（深度神經網絡）不同層神經元的連接方式是“全連接”，也就是這一次層的一個神經元的輸入，會...
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邏輯回歸（吳恩達機器學習）
一、分類問題 在分類問題中，我們的任務是通過算法對數據判斷是否屬于某一類，如果只有兩類的話，那么就是“是”與“否”。 分類的例子比如說：判斷一封...
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線性回歸（吳恩達機器學習）回歸是機器學習中最經典的算法，它的意思就是根據之前的數據找出某種規律（可以是線性，也可以是非線性），構建模型實現預測或分類。 一、線性回歸 1....
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深度解讀機器學習“梯度下降”梯度下降是機器學習中用來求最小值的算法，它被廣泛應用于像邏輯回歸、線性回歸和神經網絡的模型中。 一、全局誤差函數 要了解為什么使用“梯度下降法”...
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機器學習之神經網絡一、神經元的構成 神經元可以說是深度學習中最基本的單位元素，所有深度學習的網絡都是由神經元通過不同的方式組合起來。 一個完整的神經元由兩部分構成...
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淺談機器學習算法關于機器學習的文章，在之前的學習過程中寫過幾篇，但現在看來實在有點誤人子弟了.....（別噴我，畢竟我當時一個小白），現在回過來看，真的非常有必...