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随机梯度下降法 (SGD, stochastic gradient descent)
小小程序员 05-15 23:34
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步长 (step size)
05-15 23:34
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平稳性 (stationarity)
05-15 23:33
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静态模型 (static model)
05-15 23:33
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平方损失函数 (squared loss)
05-15 23:33
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平方合页损失函数 (squared hinge loss)
05-15 23:33
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稀疏特征 (sparse feature)
05-15 23:33
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序列模型 (sequence model)
05-15 23:32
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半监督式学习 (semi-supervised learning)
05-15 23:32
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正则化率 (regularization rate)
05-15 23:32
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正则化 (regularization)
05-15 23:31
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回归模型 (regression model)
05-15 23:31
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修正线性单元 Rectified Linear Unit
一、Rectified Linear Unit：sigmoid函数若用sigmoid、双曲正切或softsign这种逻辑函数来做回归，将会不可避免地遭遇函数“饱和”，即x取值过大或过小，函数值接近常数，梯度消失。一般来说神经网络小于5层可以用sig
05-15 23:31
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召回率 (recall)
05-15 23:31
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评分者 (rater)
05-15 23:31
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队列 (queue)
05-15 23:30
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