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- 4.1.4 GRU(门控循环单元) 4.1.5 LSTM(长短记忆网络) 循环神经网络 4.2 词嵌入与NLP 学习目标 4.2.2 词嵌入 4.2.3 Word2Vec案例 4.3 seq2seq与Attention机制 4.3.2 注意力机制 4.3.3 机器翻译案例 4.3.4 集束搜索（Beam Search） 4.3.5 BLEU-机器翻译的自动评估方法 5.1 生 4.1.4 GRU(门控循环单元) 4.1.5 LSTM(长短记忆网络) 循环神经网络 4.2 词嵌入与NLP 学习目标 4.2.2 词嵌入 4.2.3 Word2Vec案例 4.3 seq2seq与Attention机制 4.3.2 注意力机制 4.3.3 机器翻译案例 4.3.4 集束搜索（Beam Search） 4.3.5 BLEU-机器翻译的自动评估方法 5.1 生
- 1.深度学习课程概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建（pycharm安装）。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard（图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP）、张量（张量概念、张量的阶、张量数学运算）、变量OP（创建变量）、增加其他功能（命名空间、模型保存 1.深度学习课程概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建（pycharm安装）。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard（图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP）、张量（张量概念、张量的阶、张量数学运算）、变量OP（创建变量）、增加其他功能（命名空间、模型保存
- 1.定位、目标。2. K-近邻算法涵盖距离度量、k值选择、kd树、鸢尾花种类预测数据集介绍、练一练、交叉验证网格搜索、facebook签到位置预测案例。3. 线性回归包括线性回归简介、线性回归损失和优化、梯度下降法介绍、波士顿房价预测案例、欠拟合和过拟合、正则化线性模型、正规方程推导方式、梯度下降法算法比较优化、维灾难。4. 逻辑回归涵盖逻辑回归介绍、癌症分类预测案例（良恶性乳 1.定位、目标。2. K-近邻算法涵盖距离度量、k值选择、kd树、鸢尾花种类预测数据集介绍、练一练、交叉验证网格搜索、facebook签到位置预测案例。3. 线性回归包括线性回归简介、线性回归损失和优化、梯度下降法介绍、波士顿房价预测案例、欠拟合和过拟合、正则化线性模型、正规方程推导方式、梯度下降法算法比较优化、维灾难。4. 逻辑回归涵盖逻辑回归介绍、癌症分类预测案例（良恶性乳
- java: 无法访问org.springframework.context.ConfigurableApplicationContext java: 无法访问org.springframework.context.ConfigurableApplicationContext
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- HMM模型 4.7 HMM模型API介绍 集成学习进阶 5.1 xgboost算法原理 5.4 otto案例介绍 -- Otto Group Product Classification Challenge【xgboost实现】 数据变化可视化 5.5 lightGBM 5.9 stacking算法基本思想 5.10 住房月租金预测 向量与矩阵的范数 朗格朗日乘子法 Huber HMM模型 4.7 HMM模型API介绍 集成学习进阶 5.1 xgboost算法原理 5.4 otto案例介绍 -- Otto Group Product Classification Challenge【xgboost实现】 数据变化可视化 5.5 lightGBM 5.9 stacking算法基本思想 5.10 住房月租金预测 向量与矩阵的范数 朗格朗日乘子法 Huber
- 2.2.4 指数加权平均 2.2.5 动量梯度下降法 2.2.6 RMSProp 算法 2.2.7 Adam算法 2.2.8 TensorFlow Adam算法API 2.2.9 学习率衰减 2.2.10 其它非算法优化的方式-标准化输入 2.2.11 神经网络调优 2.2.12 批标准化（Batch Normalization） 卷积神经网络 2.4 经典分类网络结构 学习目 2.2.4 指数加权平均 2.2.5 动量梯度下降法 2.2.6 RMSProp 算法 2.2.7 Adam算法 2.2.8 TensorFlow Adam算法API 2.2.9 学习率衰减 2.2.10 其它非算法优化的方式-标准化输入 2.2.11 神经网络调优 2.2.12 批标准化（Batch Normalization） 卷积神经网络 2.4 经典分类网络结构 学习目
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- 获取训练的OP以及摘要OP pre-trained模型路径. 开始训练 image_pre为图片处理结果，bbox_img为 定义SSD模型 修改网络当中输出score时候，9类(商品数据集8 + 1) 获取每一层的default boxes 加载已经训练模型 方便在Notebook使用的交互式会话 初始化变量 创建saver加载模型 通过 predictions 与 sele 获取训练的OP以及摘要OP pre-trained模型路径. 开始训练 image_pre为图片处理结果，bbox_img为 定义SSD模型 修改网络当中输出score时候，9类(商品数据集8 + 1) 获取每一层的default boxes 加载已经训练模型 方便在Notebook使用的交互式会话 初始化变量 创建saver加载模型 通过 predictions 与 sele
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