深度学习01
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深度学习是什么

分类
监督学习
线性回归
逻辑回归
决策树
神经网络、卷积神经网络
KNN算法
朴素贝叶斯
无监督学习
聚类算法
强化学习
深度学习就找一个函数f

输出任务类别
回归任务(填空题)
eg:根据以前的温度推测明天的温度大概有多高。
分类任务(选择题)
生成任务(简答题)
eg:chatgpt
如何开始深度学习

线性模型:

w(weight):权重
b(bias):偏差
损失:
Loss越小,模型拟合越好
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线性回归
逻辑回归
决策树
神经网络、卷积神经网络
KNN算法
朴素贝叶斯
聚类算法

回归任务(填空题)
eg:根据以前的温度推测明天的温度大概有多高。
分类任务(选择题)
生成任务(简答题)
eg:chatgpt

线性模型:

w(weight):权重
b(bias):偏差
损失:
Loss越小,模型拟合越好
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