03-04

目前在机器学习瓶颈

01-10

不要为了使用ML而使用，要立足于问题

01-08

如何设计和评价一个网络结构的好坏

01-07

loss函数意味着什么

11-23

网络的宽度和深度

11-19

机器学习算法集锦：从贝叶斯到深度学习及各自优缺点

10-24

随机森林

10-11

与逻辑回归作对比，再理解SVM

10-11

理解模型复杂度-过拟合-正则化之间的关系

10-11

在机器学习中是如何“训练的”，和深度学习有啥不同？