2020年8月22日
【2020春】李宏毅机器学习（反向传播）
摘要： https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=13 唯一需要知道的就是链式法则：引入隐变量。 只需要计算每1个样本对w的偏微分，然后求和，就得到所有样本对w的偏微分了；（b也是同样的。） 先考虑1个神经元的情况：有两部分，forward pass和backw 阅读全文
posted @ 2020-08-22 22:46 ZH奶酪 阅读(404) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【2020春】李宏毅机器学习（深度学习简介）
摘要： https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=12 如果没有参数，就是一个function set： 一连串矩阵运算 Loss function 阅读全文
posted @ 2020-08-22 22:45 ZH奶酪 阅读(248) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【2020春】李宏毅机器学习（Classification/高斯分布/逻辑回归vs线性回归）
摘要： https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=10 https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=11 表格最左一列和最上一行 如果用regression的方法去做classification，就会发生右图的情况。 阅读全文
posted @ 2020-08-22 18:33 ZH奶酪 阅读(580) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【2020春】李宏毅机器学习（New Optimizers for Deep Learning）
摘要： https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=8 https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=9 总结 一次能够拿到所有训练数据，就是offline learning。 每次梯度反方向 Momentum（累加历史所 阅读全文
posted @ 2020-08-22 16:58 ZH奶酪 阅读(538) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【2020春】李宏毅机器学习（Gradient Descent）
摘要： https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=5 https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=6 https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=7 为什么SGD比GD收敛更 阅读全文
posted @ 2020-08-22 12:19 ZH奶酪 阅读(157) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【2020春】李宏毅机器学习（课程介绍/环境介绍/基础概念/回归）
摘要： https://www.bilibili.com/video/av94519857?p=1 1. 课程介绍 分类、回归、生成 监督、无监督、强化学习 可解释AI、对抗攻击、网络压缩 异常检测（知道自己不知道） 迁移学习（训练和测试的数据分布不同） Meta Learning（学习如何学习， Lear 阅读全文
posted @ 2020-08-22 12:15 ZH奶酪 阅读(397) 评论(0) 推荐(0) 编辑
git初始化一些操作和rm cache
摘要： ![](https://img2020.cnblogs.com/blog/323808/202008/323808-20200822100842843-452598908.png) 阅读全文
posted @ 2020-08-22 10:09 ZH奶酪 阅读(391) 评论(0) 推荐(0) 编辑
pyenv安装和使用
摘要： ![](https://img2020.cnblogs.com/blog/323808/202008/323808-20200822100156266-1970446755.png) 阅读全文
posted @ 2020-08-22 10:02 ZH奶酪 阅读(168) 评论(0) 推荐(0) 编辑