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人工智能→机器学习→深度学习：
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循环神经
网络不定长数据
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应用
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机器学习应用场景
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神经元——最小神经网络
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深度学习算法
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深度学习与机器学习
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人工智能，机器学习，深度学习的关系
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命令式编程和声明式编程的优缺点
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命令式编程和声明式编程的区别
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梯度下降法
需要设定合适的学习率
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两种目标函数的公式。
多分类时常用交叉熵损失
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目标函数（损失函数）定义：衡量对数据的拟合程度
one-hot编码：https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/11269257.html
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多神经元可以实现多输出的神经网络模型
多分类问题比二分类问题有更广的适用性
公式：
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二分类罗技斯蒂回归模型
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神经元——最小的神经网络
最后一项的+1乘b
W是权重
x是特征
f是激活函数：给计算出的内积进行非线性的变换
b是偏置
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NASnet查看全部
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深度强化学习查看全部
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CNN,RNN…查看全部
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人工智能>机器学习>深度学习。查看全部
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数据处理（采集、去噪）；查看全部
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概率是0，1之间可以用这个模型
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最小的神经网络
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机器学习应用流程
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神经网络包括神经元，逻辑回归模型，神经网络训练。
神经元是最小的神经网络，它包括多个输入，一个输出。公式中包含权重、激活函数、特征和偏置。
具体的神经元例如激活函数sigmoid,二分类逻辑斯蒂回归模型
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机器学习岗位职责
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好像理解了 ，这是其中一个函数，概率他为什么只有1和0 。那么为什么在
-6---+6之间最陡峭。另外难道它能把X均值了
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分类b的作用
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神经网络简介
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