谷歌机器学习速成课13-15讲

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13-15讲：分类、稀疏性正则化、神经网络简介

第十三讲：分类

此单元介绍了如何使用逻辑回归来执行分类任务，并探讨了如何评估分类模型的有效性。

学习目标

评估逻辑回归模型的准确率和精确率。

了解 ROC 曲线和曲线下面积。

第十四讲：稀疏性正规化

本模块主要介绍学习多维度特征矢量的模型的特殊要求。

学习目标

了解如何使信息缺乏的系数值正好为 0，以便节省 RAM。

了解 L2 正则化之外的其他类型的正则化。

第十五讲：神经网络简介

神经网络是更复杂版本的特征组合。实质上，神经网络会学习适合您的相应特征组合。

学习目标

对神经网络有一定的了解，尤其是了解以下方面：

隐藏层

激活函数

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