李宏毅2021春季机器学习课程视频笔记2:(选修)深度学习简介,反向传播

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1. 深度学习简介本节是17年李宏毅机器学习课程中的一个章节。17年版我刷过一遍,但是看得不详细。大致来说,当时的逻辑是先介绍逻辑回归和softmax,然后引入深度学习。21版就直接从sigmoid曲线拟合函数的逻辑引入深度学习了,比那个版本要简单易懂得多。本节就是引入部分。因此建议读者有逻辑回归和...

李宏毅2021春季机器学习课程视频笔记1:Introduction, Colab & PyTorch Tutorials, HW1

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1. Introduction建议先修数学:微积分、线性代数、概率论编程:课程任务都提供Python示例代码,要求能阅读并基于示例代码进行修改和优化。课程中不会教NumPy,Matplotlib等。硬件:如果能上Google的话,课程作业都通过Google Colab完成,无本机硬件配置要求。机器学...

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