[Machine Learning]--知识点疑问汇总[持续更新中]
生活随笔
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[Machine Learning]--知识点疑问汇总[持续更新中]
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
[Machine Learning]–知識點匯總
1.邏輯回歸是線性還是非線性?
https://stats.stackexchange.com/questions/93569/why-is-logistic-regression-a-linear-classifier
2.邏輯回歸是回歸還是分類問題?
3.為什么要加activation 激活函數?
4.為什么要用 SGD 而不用其他的求解?
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/3grtkz/why_multiple_epochs_are_needed_for_sgd/
5.為什么 momentum 會起效果?
https://distill.pub/2017/momentum/
6.為什么線性回歸有閉式解仍然需要用 GD?
https://stats.stackexchange.com/questions/278755/why-use-gradient-descent-for-linear-regression-when-a-closed-form-math-solution
7.What is incuced bias?
8.Bias-and-Variance tradedoff in machine learning?
9.Batch-size and iterations trade off?
10. What is covariate shift?
11. What is label prorpogation?
12. VC維的相關知識?
《新程序員》:云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作,文字、視頻、音頻交互閱讀總結
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