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摘要： 原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/validation/ 1- 检查直觉 将一个数据集划分为训练集和测试集，可以对一个样本集进行训练，然后使用不同的样本集测试模型。工作流程如下： 在“调整模型”阶段，可以 阅读全文

摘要： 原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets 测试集是用于评估根据训练集开发的模型的数据集。 1- 拆分数据 可将单个数据集拆分为一个训练集和一个测试集。 训练集 - 用 阅读全文

摘要： 原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/generalization 泛化是指模型很好地拟合以前未见过的新数据（从用于创建该模型的同一分布中抽取）的能力。 1- 过拟合的风险 机器学习的目标是对从真实概率分布（ 阅读全文

摘要： 原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/first-steps-with-tensorflow/ 1- 工具包 TensorFlow工具包的层次结构 Estimator (tf.estimator): 高级 O 阅读全文

摘要： 原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/reducing-loss/ 为了训练模型，需要一种可降低模型损失的好方法。迭代方法是一种广泛用于降低损失的方法，而且使用起来简单有效。 1- 迭代方法 用于训练模型的迭 阅读全文

摘要： 原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/descending-into-ml/ 线性回归是一种找到最适合一组点的直线或超平面的方法。 1- 线性回归 线性回归是一种找到最适合一组点的直线或超平面的方法。 以数学 阅读全文

摘要： 原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/framing （监督式）机器学习的定义：机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测。 1- 基本术语 1.1- 标签 标签是要预测的事物，即简 阅读全文

摘要： 1 - MLCC 通过机器学习，可以有效地解读数据的潜在含义，甚至可以改变思考问题的方式，使用统计信息而非逻辑推理来处理问题。 Google的机器学习速成课程（MLCC，machine-learning crash-course）：https://developers.google.com/mach 阅读全文

摘要： 机器学习常见算法简介 - 原文链接：http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/machine-learning-methods-infographic/ 应该使用哪种机器学习算法？ 很大程度上依赖于可用数据的性质和数量以及每一个特定用例中你的训练目标。 不 阅读全文

摘要： 01 - 10 01- Playground http://playground.tensorflow.org TensorFlow的网页工具Playground提供了几种简单类型的data，可以调节网络结构、学习率、激活函数、正则项等参数，非常直观地看到每个神经元和相关输出的变化，体会到简化的深度 阅读全文