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人工智能→機器學習→深度學習：
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循環神經
網絡不定長數據
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應用
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機器學習應用場景
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神經元——最小神經網絡
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深度學習算法
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深度學習與機器學習
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人工智能，機器學習，深度學習的關系
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命令式編程和聲明式編程的優缺點
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命令式編程和聲明式編程的區別
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梯度下降法
需要設定合適的學習率
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兩種目標函數的公式。
多分類時常用交叉熵損失
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目標函數（損失函數）定義：衡量對數據的擬合程度
one-hot編碼：https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/11269257.html
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多神經元可以實現多輸出的神經網絡模型
多分類問題比二分類問題有更廣的適用性
公式：
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二分類羅技斯蒂回歸模型
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神經元——最小的神經網絡
最后一項的+1乘b
W是權重
x是特征
f是激活函數：給計算出的內積進行非線性的變換
b是偏置
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NASnet查看全部
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深度強化學習查看全部
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CNN,RNN…查看全部
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人工智能>機器學習>深度學習。查看全部
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數據處理（采集、去噪）；查看全部
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概率是0，1之間可以用這個模型
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最小的神經網絡
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機器學習應用流程
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神經網絡包括神經元，邏輯回歸模型，神經網絡訓練。
神經元是最小的神經網絡，它包括多個輸入，一個輸出。公式中包含權重、激活函數、特征和偏置。
具體的神經元例如激活函數sigmoid,二分類邏輯斯蒂回歸模型
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機器學習崗位職責
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好像理解了 ，這是其中一個函數，概率他為什么只有1和0 。那么為什么在
-6---+6之間最陡峭。另外難道它能把X均值了
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分類b的作用
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神經網絡簡介
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