学习资料:Andrew Ng DeepLearning.ai
笔记为回顾Andrew Ng 的Slide,整理其中笔者认为重要的知识点而成,具体解答稍后整理出来。
Logistic Regression 环节需要掌握的知识点:
- Logistic Regression 预测的是什么,对应的输出表达式?
- Logistic Regression 表达及其对应的曲线?
- Logistic Regression 模型的参数?
- Loss Function 和 Cost Function的区别?形式化表达式?
- 请描述Precision和Recall。
- “交叉熵”比“误差平方和”好在哪里?各自的表达式是?
- “交叉熵”与“误差平方和”的一致性分析过程
- 一个单元的网络前馈计算(向前传播),针对一个样例(不涉及向量化)
- 一个单元的网络前馈计算(误差反向传播),针对一个样例(不涉及向量化)
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