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人工智能研究报告
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机器学习 Tensorflow 之二:框架管理-问题构建 (Framing)
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2020-03-22发布
本单元探讨了如何将某个任务构建为机器学习问题,并介绍了各种机器学习方法中通用的很多基本词汇术语。 学习目标 复习机器学习基本术语。 了解机器学习的各种用途。
机器学习视频合集-Tensorflow
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机器学习:机器学习简介 (Introduction to Machine Learning)
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机器学习 Tensorflow 之二:框架管理-问题构建 (Framing)
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机器学习之三:降低损失 (Reducing Loss)
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机器学习之三:深入了解机器学习 (Descending into ML)
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机器学习之四:使用 TensorFlow 的起始步骤
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机器学习之六:泛化 (Generalization)
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机器学习之七:训练集和测试集 (Training and Test Sets)
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机器学习之八:验证 (Validation)
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机器学习之九:表示 (Representation)
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机器学习之十二:逻辑回归 (Logistic Regression)
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机器学习之十四:稀疏性正则化 (Regularization for Sparsity)
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机器学习之十六:训练神经网络 (Training Neural Networks)
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机器学习之十九:生产环境机器学习系统 (Production ML Systems)
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机器学习之十七:多类别神经网络 (Multi-Class Neural Networks)
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机器学习二十二:生产环境中机器学习的数据依赖性
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机器学习之二十三:公平性
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机器学习应用之一:机器学习在对抗癌症中的应用
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机器学习应用之二:与文学相关的机器学习现实应用,AI写诗
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机器学习应用之三:从现实世界应用示例中所学到的准则
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如何用Tensorflow 制作聊天机器人
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