AI视觉实战班：机器学习&深度学习基础课

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共20节 5626人在学 课程详情

  • 第一章：机器学习基础

    • 机器学习课程整体介绍
    • 线性回归的Keras实现01-数据划分
    • 线性回归的Keras实现02-模型搭建
    • 线性回归的Keras实现03-损失函数、梯度下降和评价指标
    • 线性回归的Keras实现04-模型设置、模型验证、模型预测
    • 线性回归的sklearn实现
    • 多项式拟合实例
    • 欠拟合和过拟合
    • Logistic回归的sklearn实现

  • 第二章：深度学习基础

    • 全连接神经网络
    • 全连接神经网络的Keras实现
    • 全连接神经网络不收敛的原因
    • 特征缩放
    • 权重初始化
    • 激活函数
    • Batch Normalization
    • 神经网络过拟合处理方法01-增加数据量与减小模型复杂度
    • 神经网络过拟合处理方法02-添加正则项与Tensorboard可视化
    • 神经网络过拟合处理方法03-提前终止
    • 神经网络过拟合处理方法04-Dropout

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    课时介绍

    欠拟合和过拟合

    课程介绍

    本课程为视觉应用工程师的基础课程，主要补充OpenCV图像处理入门基础，机器学习基础，和深度学习基础。
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