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- 神经网络； 神经网络；
- 正则化L1（稀疏性） 正则化L1（稀疏性）
- 许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种极其高效的概率计算机制。 许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种极其高效的概率计算机制。
- 传统编程的关注点是代码。在机器学习项目中，关注点变成了特征表示；即，开发者通过添加和改善特征来调整模型。 传统编程的关注点是代码。在机器学习项目中，关注点变成了特征表示；即，开发者通过添加和改善特征来调整模型。
- 机器学习中可以将数据集分为两个子集，即训练集、测试集。更好的方式是将数据集分为三个子集，即训练集、验证集、测试集。 机器学习中可以将数据集分为两个子集，即训练集、测试集。更好的方式是将数据集分为三个子集，即训练集、验证集、测试集。
- 泛化与过拟合 泛化与过拟合
- 随机梯度下降、批量梯度下降法. 随机梯度下降、批量梯度下降法.
- 梯度矢量具有方向和大小；梯度下降算法用梯度乘以一个称为学习率（有时也称为步长）的标量，以确定下一个点的位置。 梯度矢量具有方向和大小；梯度下降算法用梯度乘以一个称为学习率（有时也称为步长）的标量，以确定下一个点的位置。
- 在训练机器学习模型时，首先对权重和偏差进行初始化猜测，然后反复调整这些猜测参数（权重和偏差），直到获得损失可能最低时的，权重和偏差。 在训练机器学习模型时，首先对权重和偏差进行初始化猜测，然后反复调整这些猜测参数（权重和偏差），直到获得损失可能最低时的，权重和偏差。
- 训练模型表示通过有标签样本学习模型中所有权重w和偏差b的最优值。在监督学习中，机器学习算法通过以下方式构建模型：检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少模型的损失；这一过程称为经验风险最小化。 训练模型表示通过有标签样本学习模型中所有权重w和偏差b的最优值。在监督学习中，机器学习算法通过以下方式构建模型：检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少模型的损失；这一过程称为经验风险最小化。
- 线性回归；本案例观察蟋蟀鸣叫的规律，训练一个模型，预测鸣叫与温度的关系。 线性回归；本案例观察蟋蟀鸣叫的规律，训练一个模型，预测鸣叫与温度的关系。
- 本文参考谷歌官网对机器学习术语的解释，进行总结并加以描述。 本文参考谷歌官网对机器学习术语的解释，进行总结并加以描述。
- TensorBoard的图仪表盘（graph）是检测模型的强大工具，可以快速查看模型结构的预览图，并确保其符合预期想法。还可以查看操作级图，以了解Tensorflow程序。 TensorBoard的图仪表盘（graph）是检测模型的强大工具，可以快速查看模型结构的预览图，并确保其符合预期想法。还可以查看操作级图，以了解Tensorflow程序。
- 机器学习涉及评估模型的指标，例如损失（loss）、准确度等，以及它们如何随着训练的进行而变化。 机器学习涉及评估模型的指标，例如损失（loss）、准确度等，以及它们如何随着训练的进行而变化。
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