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ML的迭代學習過程

  • 從數(shù)據(jù)中尋找出W和B 就是ML的主要任務之一。然而,ML 并沒辦法直接計算出能夠滿足這個目標的W和B 值,但是它會逐步地修正W 和B,來滿足輸入空間與目標空間的對映關系(即規(guī)律)。本文將說明ML的逐步(迭代)學習策略及過程。1? ?設定目標(Target)點在上一期里,介紹了從X空間對映到Z 空間的范例,其中提供了已知的X 數(shù)據(jù),以及對映的Z 數(shù)據(jù)。如下表:于是,ML 就來尋找其中的對映規(guī)律,并利用W 和B 來表達和記住它。那么,ML(或AI)是如何尋找出W 和B 的呢?答案是:逐步(
  • 關鍵字: 202105  ML  迭代  
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迭代介紹

迭代 迭代開發(fā)   給你一個標準的定義:   在RUP中,迭代被定義為:迭代包括產(chǎn)生產(chǎn)品發(fā)布(穩(wěn)定、可執(zhí)行的產(chǎn)品版本)的全部開發(fā)活動和要使用該發(fā)布必需的所有其他外圍元素。   這個定義太學究氣,半天看不明白。這樣解釋可能更容易理解:   我們開發(fā)一個產(chǎn)品,如果不太復雜,會采用瀑布模型,簡單的說就是先需求定義,然后構建框架,然后寫代碼,然后測試,最后發(fā)布一個產(chǎn)品。   這樣,幾個月過去了 [ 查看詳細 ]

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