關於機器學習、深度學習基礎概念的一些理解
首先，根據問題的背景，需要選擇合適的機器學習或深度學習演算法去求解，也就是說需要訓練出一個模型來，這個模型的實際訓練過程是：當確定了機器學習模型後，需要在訓練集上進行訓練確定其中的權重和偏差引數（使用梯度下降演算法最小化損失函式），使用訓練資料集來訓練模型的過程稱作為模型擬合，確定的是引數；但實際還有一些超引數需要去確定，也就是模型選擇（不同的超引數對應一個不同的模型），使用在訓練資料集上得到的模型在驗證集上做模型選擇確定最合適的超引數；當前兩步完成後，將模型應用在測試資料集上來測試其泛化能力。
之所以使用train set, validation set, test set而不是直接使用train set 和test set，是因為需要實際處理未見過的資料時的實際泛化能力
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從機器學習談起 在本篇文章中，我將對機器學習做個概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不瞭解機器學習的人也能瞭解機器學習，並且上手相關的實踐。這篇文件也算是EasyPR開發的番外篇，從這裡開始，必須對機器學習瞭解才能進一步介紹EasyPR的核心。當然，本文也面對一般讀者，不會
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一、公眾號資源推薦——公眾號“勇敢AI” “勇敢AI”——一個專注於人工智慧的微信公眾平臺。 本人新開創了一個公眾號，經過長時間的積累，也積累了大量的資源，有眾多的福利與大家分享，希望有興趣的關注一下 福利如下： 1、海量電子書資源 &nbs
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機器學習、監督學習、非監督學習、強化學習、深度學習、遷移學習
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機器學習、深度學習資源分享
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轉：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1588563162916669654&wfr=spider&for=pc 對於很多初入學習人工智慧的學習者來說，對人工智慧、機器學習、深度學習的概念和區別還不是很瞭解，有可能你每天都能聽到這個概念，也經常提這個概念，但是
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