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梯度下降算法的工作原理

【干貨】梯度下降算法 機(jī)器學(xué)習(xí)中最應(yīng)該掌握的理論方法之一

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的五大算法

詳解線性回歸算法的純Python實(shí)現(xiàn)

完整 | 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理介紹

HALCON 20.11：深度學(xué)習(xí)筆記(5)

為什么XGBoost在機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽中表現(xiàn)如此卓越？

機(jī)器學(xué)習(xí)（2）之回歸算法

多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——小批量梯度下降法

樹(shù)模型奠基性論文解讀| GBM: Gradient Boosting Machine

優(yōu)化器在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的作用與性能比較

100天搞定機(jī)器學(xué)習(xí)|Day60 遇事不決，XGBoost

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法

R語(yǔ)言梯度下降和牛頓法

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、激活函數(shù)、梯度下降、反向傳播等概念的快速理解

從梯度下降到擬牛頓法：詳解訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的五大學(xué)習(xí)算法

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的五大算法：技術(shù)原理、內(nèi)存與速度分析

[DL學(xué)習(xí)筆記](méi)從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

一文讀懂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（附解讀&案例）

斯坦福大學(xué)深度學(xué)習(xí)公開(kāi)課cs231n學(xué)習(xí)筆記（8）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程中的檢查事項(xiàng)和參數(shù)調(diào)優(yōu)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何學(xué)習(xí)的？

從零到一：帶你認(rèn)識(shí)深度學(xué)習(xí)！

常用機(jī)器學(xué)習(xí)方法總結(jié)

從重采樣到數(shù)據(jù)合成：如何處理機(jī)器學(xué)習(xí)中的不平衡分類(lèi)問(wèn)題？

機(jī)器學(xué)習(xí)之GBDT原理和實(shí)踐

令人著迷的無(wú)梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法

Deep Learning（深度學(xué)習(xí)）之（五）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的高效BP（反向傳播算法）

分布式深度學(xué)習(xí)新進(jìn)展：讓“分布式”和“深度學(xué)習(xí)”真正深度融合

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