【深度學習系列】手寫數字識別--卷積神經網絡CNN原理詳解(一)
Machine_Learning
ref Tensorflow Lite介紹
在機器學習中，開發模型時總需要調節模型的參數，比如改變權重、選擇層數或每層的大小，這個調節過程需要在訓練的模型上通過驗證集數據的表現來提供一個反饋信號，去修改網絡模型及參數。這就是驗證集的作用，這也會造成驗證集的信息泄露，反饋的越
本文圖片摘自https://www.zhihu.com/question/35486862中景略集智的回答。 分類策略：基於標籤的order of correlations first-order strategy：逐一考察單個標記而忽略
在最近一段時間，對機器學習進行了學習，但感覺效果不是很好。一日與朋友聊起此事，他建議建個博客，一來梳理一下所學內容，二來和大家一起學習交流。因此，建立了此博客，如果您發現博文中有不當之處，歡迎您來郵指明，我的郵箱爲212352807@qq
Perceptron（感知機） 感知機是二分類的線性分類器,屬於判別模型。由Rosenblatt在1957年提出，是神經網絡和支持向量機（SVM）的基礎。感知機本身相當於神經網絡中的一個神經元，只能進行簡單的線性分類。感知機的學習
