这篇应当也是很重要的把~
目录：
机器学习常见面试问题汇总
问题汇总（1）：逻辑回归
问题汇总（2）：支持向量机
问题汇总（3）：树模型
问题汇总（4）：聚类
问题汇总（5）：神经网络
问题汇总（6）：EM算法
问题汇总（7）：朴素贝叶斯
BP（上来二话不说先手撕反向传播）
各种优化方法总结：
损失函数，多分类和多标签
sigmoid与binary_crossentropy，以及softmax与categorical_crossentropy的关系，以及各损失函数的定义。
这篇应当也是很重要的把~
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问题汇总（1）：逻辑回归
问题汇总（2）：支持向量机
问题汇总（3）：树模型
问题汇总（4）：聚类
问题汇总（5）：神经网络
问题汇总（6）：EM算法
问题汇总（7）：朴素贝叶斯
sigmoid与binary_crossentropy，以及softmax与categorical_crossentropy的关系，以及各损失函数的定义。
这篇应当也是很重要的把~ 目录：机器学习常见面试问题汇总问题汇总（1）：逻辑回归问题汇总（2）：支持向量机问题汇总...
Chapter 2 人工神经网络基础 知识汇总：
Chapter7 Hopfield神经网络 知识汇总：
Chapter 4 人工神经网络（ANN） 知识汇总：
Chapter1 人工神经网络概论 知识汇总：
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1.机器学习算法 常用算法公式汇总 西瓜书 神经网络： neural-networks-and-deep-lear...
卷积神经网络 1 传统神经网络存在的问题 权值太多，计算量太大 需要大量样本进行训练（样本的大小，最好是权值的5-...
之前在文章《<模型汇总_1>牛逼的深度卷积神经网络CNN》详细介绍了卷积神经网络的基本原理，以及常见的基本模型，如...
不论展示还是写论文，都需要快速且高质量的神经网络图像。下面是汇总神经网络绘图工具，个人按"好用程度"对其进行排序：...
本文标题：问题汇总（5）：神经网络
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/xyeivqtx.html
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