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深度学习能够解决的问题在机器学习算法中也有相应的能解决的
深度学习的优势是在当前大数据的条件下达到更好的解决效果
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机器学习是什么——无序数据转化为价值的方法
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train_steps = 100000
未优化结果：）
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无序无价值数据转换为有价值的数据查看全部
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神经元既是最小的神经网络，由多个输入对应不同的权重而得到不同输出的结构
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机器学习应用：
分类：标签，如图像识别
回归：数值，如股价预测
排序：如推荐排行（广告）
生成问题：如图像文字描述生成
职责：
数据处理-采集+去躁
模型训练-特征+模型
模型评估与优化-调参
模型应用-A/B测试，新模型与旧模型应用的比较
人工智能>机器学习>深度学习查看全部 -
神经元：最小的神经网络
神经元-逻辑斯底回归模型
w权重、x特征、b偏置、f激活函数
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我们是吧好的爱呀查看全部
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路路通查看全部
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深度学习基础
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H（a）是计激活函数。
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命令式编程、声明式编程
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斯塔为参数
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机器学习应用：分类，回归，排序，生成。
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a啊啊啊啊啊
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