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统计学习方法学习

学习方法 2025-07-20 12:49语文学习方法www.ettschool.cn

1. 理论基础

  • 梯度下降是学习的核心优化方法，通过导数调整参数更新方向（如w值向最优解逼近）
  • 神经网络结构分为浅层和深层，涉及矩阵运算、特征向量等数学概念
  • 损失函数（如平方误差成本函数）用于衡量模型预测与真实值的偏差

    • 2. 学习层次

    学习可分为五个递进层次：

  • 基础练习 → 错题整理 → 反复纠错 → 满分掌握 → 知识点结构化拓展
  • 需通过多轮训练调整参数（如权重w和偏置b）使模型拟合数据

    • 3. 实践资源

  • 李航《统计学习方法》配套视频教程涵盖神经网络、矩阵运算等核心内容
  • 吴恩达课程系统讲解梯度下降、监督学习等AI基础概念

    • 4. 迁移学习技巧

  • 特征提取：复用预训练模型的特征层

    • - 结构微调：根据新数据量调整模型层数或参数

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