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有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。强化学习说的非常厉害，适用于下棋和游戏这一类领域，基本逻辑是正确就奖励，错误就惩罚来做一个学习。那么无监督学习的典型应用模式是什么呢？说出来之后你就会觉得无监督学习没有那么神秘了，那就是聚类。一个比较典型的例子就是超市里货架商品摆放，
深度学习算法在许多情况下都涉及到优化。例如，模型中的进行推断（如 PCA）涉及到求解优化问题。我们经常使用解析优化去证明或设计算法。在深度学习涉及到的诸多优化问题中，最难的是神经网络训练。甚至是用几百台机器投入几天到几个月来解决单个神经网络训练问题，也是很常见的。因为这其中的优化
让机器学习模型泛化得更好的最好办法是使用更多的数据进行训练。当然，在实践中，我们拥有的数据量是很有限的。解决这个问题的一种方法是创建假数据并添加到训练集中。对于一些机器学习任务，创建新的假数据相当简单。对分类来说这种方法是最简单的。分类器需要一个复杂的高维输入 x，并用单个类别标识
学习深度学习是否要先学习完机器学习，对于学习顺序不太了解
想的改进和提纯。 我们当然也可以用梯度下降来训练诸如线性回归和支持向量机之类的模型，并且事实上当训练集相当大时这是很常用的。从这点来看，训练神经网络和训练其他任何模型并没有太大区别。计算梯度对于神经网络会略微复杂一些，但仍然可以很高效而精确地实现。会介绍如何用反向传播算法以及它的现代扩展算法来求得梯度。
Network）在MNIST数据集上仅使用25个训练样本，就达到了90%以上的准确率。半监督学习学习专门为了那些有打大量无标注样本和少量有标注样本的数据集。传统来说， 监督学习是使用有标注的那一部分数据集，而无监督学习则采用另外无标注的一部分数据集， 半监督学习模型可以将有标注数据和从无标注
Network）在MNIST数据集上仅使用25个训练样本，就达到了90%以上的准确率。半监督学习学习专门为了那些有打大量无标注样本和少量有标注样本的数据集。传统来说， 监督学习是使用有标注的那一部分数据集，而无监督学习则采用另外无标注的一部分数据集， 半监督学习模型可以将有标注数据和从无标注
水，再加上烹饪火候，可以做出一道菜。上面做菜的每一个要素，都可以看做一个特征变量，而重量可以看做是特征变量的值，比如鸭肉xxg,(特征变量是鸭肉，值是xxg)笋xxg,...盐xxg,水xxg，这里特征变量的值是有量级的差异的，比如水和盐来说吧，水可以50g位为单位去加减来调
什么是深度？深度就是简单的量变。神经网络到深度神经网络，就是每一层的节点搞多一点，层数也搞多一点。但是如果说网络越深，节点越多，表现能力就越好，这个我看未必，过犹未及嘛深度神经网络本身没再多讲，讲的是卷积神经网络就是CNN。这个是在60年代的时候，在研究猫的神经元时发现的，199
值，当你学习率过小时，长时间无法收敛。因此，学习率直接决定着学习算法的性能表现。可以根据数据集的大小来选择合适的学习率，当使用平方误差和作为成本函数时，随着数据量的增多，学习率应该被设置为相应更小的值（从梯度下降算法的原理可以分析得出）。另一种方法就是，选择不受数据集大小影响的
值，当你学习率过小时，长时间无法收敛。因此，学习率直接决定着学习算法的性能表现。可以根据数据集的大小来选择合适的学习率，当使用平方误差和作为成本函数时，随着数据量的增多，学习率应该被设置为相应更小的值（从梯度下降算法的原理可以分析得出）。另一种方法就是，选择不受数据集大小影响的
年的国际跳棋，1997年的国际象棋，以及2016年的围棋。从这个难易程度也可以看出，围棋是最强调系统性思维的，所以 AI想要战胜人类也是最难的。第一讲到这里就结束了，第二讲看了一点，其中关于人工智能机器学习概念，除了公式的定义之外，用类比的方法讲的非常的简单易懂
人工智能相关的课程，看了一下确实很不错。课程名称叫做《深度学习应用开发 基于tensorflow的实践》。是一个入门级别的课程，不需要人工智能的基础，不需要太多的数学知识，也不需要什么编程经验。我觉得很友好呀，所以现在开始学习并记录一下第一讲：导论第二讲：环境搭建和Python快
深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播
No dashboards are active for the current data set. 特地重新训练了，记下来日志目录，都是创建TensorBoard还是错误，不知道怎么回事，求解
本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程，主要介绍机器学习基本概念简介、深度学习基本概念简介。
卷积操作就是filter矩阵跟filter覆盖的图片局部区域矩阵对应的每个元素相乘后累加求和。
在Bagging的情况下，每一个模型在其相应训练集上训练到收敛。在Dropout的情况下，通常大部分模型都没有显式地被训练，因为通常父神经网络会很大，以致于到宇宙毁灭都不可能采样完所有的子网络。取而代之的是，在单个步骤中我们训练一小部分的子网络，参数共享会使得剩余的子网络也能有好
2.4 MNIST数据集MNIST是一个包含60 000个0～9这十个数字的28×28像素灰度图像的数据集。MNIST也包括10 000个测试集图像。数据集包含以下四个文件：train-images-idx3-ubyte.gz：训练集图像（9 912 422字节），见http://yann
在新版的训练作业里已经没有了，也行是因为这个可视化服务的使用不太活跃吧所以在Modelarts产品里做这个可视化不太方便，不过没关系，我们可以用另一个云产品来做，就是cloudide
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