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深度學習能夠解決的問題在機器學習算法中也有相應的能解決的
深度學習的優勢是在當前大數據的條件下達到更好的解決效果
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機器學習是什么——無序數據轉化為價值的方法
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train_steps = 100000
未優化結果：）
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無序無價值數據轉換為有價值的數據查看全部
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神經元既是最小的神經網絡，由多個輸入對應不同的權重而得到不同輸出的結構
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?機器學習應用：
分類：標簽，如圖像識別
回歸：數值，如股價預測
排序：如推薦排行（廣告）
生成問題：如圖像文字描述生成
職責：
數據處理-采集+去躁
模型訓練-特征+模型
模型評估與優化-調參
模型應用-A/B測試，新模型與舊模型應用的比較
人工智能>機器學習>深度學習查看全部 -
神經元：最小的神經網絡
神經元-邏輯斯底回歸模型
w權重、x特征、b偏置、f激活函數
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我們是吧好的愛呀查看全部
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路路通查看全部
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深度學習基礎
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H（a）是計激活函數。
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命令式編程、聲明式編程
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斯塔為參數
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機器學習應用：分類，回歸，排序，生成。
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a啊啊啊啊啊
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