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中谷教育_吴恩达_python数据分析_机器学习导论-Fisher Discriminant Analysis_中国AI
作者:CNAI / 2019-09-20 / 浏览次数:1

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常细长的椭圆时,最苛刻的方向几乎是直角方向我们想要找到的最小值。这是典型的特别针对大多数学习的学习结束问题。所以,还有更好的方向在比最陡的方向。问题是,很难想象他们是什么。第二组问题与方法有关好吧,网络概括了它的情况在训练期间没有看到。这里的问题是培训数据包含有关的信息从输入到映射的映射的规律性输出,但它也包含两种类型噪声。第一种类型的噪音是目标价值观可能不可靠。从神经网络来看,这通常是只是一个小小的担心。第二种类型的噪音是抽样误差。如果我们采取任何特定的训练集,特别是如果它是一个小的,会有是由于造成的意外违规行为通过我们选择的特定案例。所以,例如,如果你向某人展示一些多边形,如果你是一个坏老师,你可能会选择向他们展示一个正方形和一个长方形。这些都是多边形,但没有某人从t实现的方式 接下来的几个视频是关于使用反向传播算法学习一个特征表示的意义这个单词。我将从一个非常简单的案例开始从20世纪80年代开始,当计算机非常时慢。这是一个小案例,但它说明了关于如何采取一些措施的想法关系信息,并使用后面传播算法转向关系信息到特征向量中捕捉单词的意义。此图显示了一个简单的族树,其中,例如,克里斯托弗和佩内洛普结婚,并生孩子亚瑟和维多利亚。我们想要的是训练神经元网络了解中的信息这个家谱。我们还给它另一个家谱意大利人有相当多的与英国树相同的结构。也许当它试图学习两者时事实,神经网络将要发生能够利用
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