7. 训练集和测试集 (Training and Test Sets)
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Google机器学习速成课程
科普 / 科技科学
使用 TensorFlow API Google 制作的节奏紧凑、内容实用的机器学习简介课程 “Learn with Google AI”计划的一部分
共27集 3万人观看
1机器学习简介03:11
2问题构建 (Framing)01:53
3深入了解机器学习 (Descending into ML)03:01
4降低损失 (Reducing Loss)04:38
5使用 TensorFlow 的起始步骤00:42
6泛化 (Generalization)05:07
7训练集和测试集 (Training and Test Sets)01:53
8验证 (Validation)01:49
9表示 (Representation)06:44
10特征组合 (Feature Crosses)03:57
11简化正则化 (Regularization for Simplicity)04:57
12逻辑回归 (Logistic Regression)04:00
13分类 (Classification)07:43
14稀疏性正则化 (Regularization for Sparsity)02:04
15神经网络简介 (Introduction to Neural Networks)03:21
16训练神经网络 (Training Neural Networks)03:16
17多类别神经网络 (Multi-Class Neural Networks)04:06
18嵌套 (Embedding) - 107:52- 19嵌套 (Embedding) - 307:50
20生产环境机器学习系统 (Production ML Systems)01:13
21静态训练与动态训练 (Static vs. Dynamic Training)02:23
22静态推理与动态推理 (Static vs. Dynamic Inference)02:43
23生产机器学习系统 (Production ML Systems)：数据依赖关系04:19
24应用：癌症预测02:11
25应用：文学03:07
26应用准则01:03
27页面page00:20
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