机器学习 Day1
作为机器学习的入门，并且是通过b站大学的方式，来进入这一新的知识领域，这篇随笔，将会介绍一些基本的概念和，了解完机器学习后，对其的一个初步认识，在这些知识的基础上，写一些自己的看法
基本框架
- 神经网络和深度学习
- 深度学习上的实践
- 结构化的机器学习工程
- 卷积神经网络(CNN)
- 序列模型
神经网络
一个线性拟合函数，可以看作是一个最简单的神经网络，一个神经元可以看作是，通过面积，来计算价格的基本函数
ReLU函数：修正线性单元 大的神经网络，是由小的神经单元，堆叠起来形成的网络
其中，创造了很大经济价值的一种应用，就是其中的一种机器学习；监督学习
- ex:x -> y
广告的推广、计算机视觉、语音识别、语言处理、无人驾驶 - Standard NN - Convolutional NN
- Recurrent NN 结构化数据： 数据库或数据列 非结构化数据： 音频、图像文本
- 神经网络近年来火爆原因
- 获得海量数据的成本更低
- 训练的神经网络：数据规模和网络规模 m:数据量
- 算法方面也有了极大的创新：sigmoid -> RuLU 提高了迭代速度
标签：结构化,机器,NN,学习,神经网络,数据,Day 来源： https://www.cnblogs.com/dimmid/p/16188438.html
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