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你連"高效學(xué)習(xí)"都不會(huì)，如何改變自己？本文為《你努力的最壞結(jié)果,也就是大器晚成》升級(jí)版2.0，增加了一些新內(nèi)容，都是和如何高效學(xué)習(xí)有關(guān)的內(nèi)容，但這只是一個(gè)入門，每一項(xiàng)推薦的方法都需要再深入的學(xué)習(xí)，才能幫助你掌握這...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播算法目錄： 1.什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.前向傳播(Forward Propagation) 3.誤差的反向傳播(Back Propagation，即BP算法) 4.手動(dòng)實(shí)現(xiàn)一個(gè)基本的...
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機(jī)器學(xué)習(xí)：常用模型評(píng)估指標(biāo)在機(jī)器學(xué)習(xí)建模過程中，針對(duì)不同的問題，需采用不同的模型評(píng)估指標(biāo)。 一、分類模型評(píng)估指標(biāo)： 1、混淆矩陣（Confusion Matrix） 2、正確率/準(zhǔn)確率（Accurac...
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使用Hexo+GitHub搭建免費(fèi)個(gè)人博客博主GitHub博客地址:https://zhousiwei.gitee.io 聯(lián)系QQ:2434387555 此博客的所有操作均在Linux上完成 本文所使用的環(huán)境：Cen...
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機(jī)器學(xué)習(xí)(信息論)：信息熵一、相關(guān)概念 自信息 當(dāng)概率越小，消息出現(xiàn)的概率就越小，一旦出現(xiàn)所獲得的信息量就越大。因此，我們定義，稱為消息的自信息量。自信息用來衡量單一事件發(fā)生時(shí)所包含的信息量。 信息熵...
