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机器学习基础
机器学习基础 本章涵盖了以下主题: · 分类和回归之外的其他类型的问题; · 评估问题,理解过拟合、欠拟合,以及解决这些问题的技巧; · 为深度学习准备数据。 请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。 4.1 三类机器学习问题 在之前的所有例子中,尝试解决的是分类(预测猫或狗)或回归(预测用户在平台上花费的平均时间)问题。所有这些都是有监督学习的例子,目的是找到训练样例和目标之间的映射关系,并用来预测未知数据。
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只看楼主 我来说两句 抢板凳谢谢楼主,谢谢楼主,谢谢楼主,
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