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《有趣的機器學習》--網易雲課堂

機器學習

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遺傳演算法

神經網路

CNN

TensorFlow搭建CNN

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RNN

 展開原始碼

 

LSTM

為了解決梯度彌散和梯度爆炸

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自編碼器 autoencoder

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GAN

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神經網路技巧

如何檢驗神經網路

訓練集和測試集

R2和F1分數

交叉驗證

 展開原始碼

 

特徵標準化

 展開原始碼

如何選擇一個好特徵

避免無用的資訊

避免重複的資訊

避免複雜的資訊

為什麼需要激勵函式

激勵函式用來解決無法用線性函式解決的問題

什麼是過擬合

解決方法

  • 增加資料量
  • L1/L2正規化
  • dropout

加速神經網路訓練

SGD

處理不均衡資料

為什麼要批標準化

.

L1/L2正規化

強化學習