一、神经网络1.1 可视化数据1.2 模型表示1.3 前馈和代价函数1.4 正则化代价函数二、反向传播2.1 Sigmoid梯度2.2 随机初始化2.3 反向传播2.4 梯度检验2.5 正则化神经网络2.6 使用fmincg学习参数三、可视化隐藏层 本次练习对应的基础知识总结→\rightarrow→ 神经网络：Learning。
改进机器学习模型的五大技巧 1. 缺失值处理2. 特征工程3. 特征选择4. 集成学习算法5. 超参数调整 如果你已经完成了自己的一些数据科学项目，那么现在你可能已经意识到，达到 80% 的正确率还不错，并不是很糟糕！但在现实中，
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