- 1 LSTM - 长短期记忆网络 ↗
- 2 三种梯度下降算法的区别(BGD, SGD, MBGD) ↗
- 3 PCA - 主成分分析法 ↗
- 4 Sigmoid 函数 ↗
- 5 深度学习中的正则化(一) ↗
- 6 深度前馈网络 ↗
- 7 构建机器学习算法 ↗
- 8 随机梯度下降 ↗
- 9 无监督学习算法 ↗
- 10 监督学习算法 ↗
- 11 最大似然估计与最大后验估计 ↗
- 12 估计、偏差和方差 ↗
- 13 超参数、验证集和K-折交叉验证 ↗
- 14 过拟合和欠拟合 ↗
- 15 机器学习算法 ↗
- 16 深度学习中的数值计算 ↗
- 17 深度学习中的信息论 ↗
- 18 深度学习中的概率论 ↗
- 19 深度学习中的线性代数 ↗
- 20 深度学习最佳实践 ↗