神经网络关键是 1. 训练样本数据前向步进，求误差 2. 误差的反向传播，更新参数 1.前向步进 使用一个有 2 个输入神经元、2 个隐藏的神经...

在这节中，除了视频的一些知识概述，还会补充一些L1，L2正则的理解 1. 过拟合问题 可选的解决方法： 2. 正则化 调参的问题 3. 线性回归...

逻辑回归是分类问题的经典解法，本节首先引入sigmod函数，建立问题的假设空间，再介绍LR模型输出的统计意义。与线性回归问题不同，LR需使用对数...

在上一节简单线性回归的基础上，介绍了多元线性回归和多项式线性回归（构造和选择特征）。然后介绍几个具体的优化trick。最后介绍了正则化方程，是一...

ok，这次打算重新刷一遍cs229，也强迫自己做个记录吧，一直都挺佩服那些能把技术文章写得通俗易懂的大神们.... 从第二章线性代数开始吧。 目...