机器学习实验演示 - 20. 常用导数证明

225
0
2022-04-13 11:58:26
正在缓冲...
19
2
3
3
微积分是一门研究连续变化的学科。它有两个主要的子领域: 微分学,研究函数的变化率 积分学,研究曲线下的面积 在这里我们将讨论前者。微分学是深度学习的核心,所以理解导数和梯度是什么,它们如何在深度学习中使用,并理解它们的局限性是很重要的。本次实验我们将使用科学计算的工具库对微积分进行实现。 ============================================ 个人用户获取视频内相关代码与数据集,请访问企业网站,扫描【知识微店(个人用户)】关注或订阅。 视频原创制作:广州跨象乘云软件技术有限公司 企业网站:https://www.080910t.com
自动连播
7.9万播放
简介
数据科学基础
分类模型基础
线性模型
支持向量机SVM
决策树模型
集成学习随机森林
降维
无监督学习
人工神经网络
强化学习
创建 Array 数组
17:39
Array 数组计算
28:16
数组访问和转换
34:03
线性代数计算
11:39
Series 对象
16:52
时间序列
13:42
创建 DataFrame
20:12
DataFrame 操作
18:00
DataFrame 组合
08:14
绘制基本图形
22:59
绘制文本坐标变换
18:13
绘制直方图
11:51
向量
22:03
矩阵运算和转置变换
16:24
矩阵几何变换
10:52
行列式计算和奇异值分解
08:05
函数可微性
15:24
导数求解与优化
19:29
偏导数与梯度下降
10:37
常用导数证明
09:58
宏观经济数据预处理
03:46
宏观经济数据可视化
04:21
房产交易数据预处理
17:07
房产交易模型构建与调优
06:23
客服
顶部
赛事库 课堂 2021拜年纪