#pic_center R 1 R_1 R1 R 2 R^2 R2 目录 知识框架No.1 线性回归+基础优化算法一、线性回归1、买房案例2、买房模型简化3、线性模型4、神经网络5、损失函数6、训练数据7、参数学习8、显示解9、总结 二、 基础优化算法1、梯度下降2、学习率3、小批量随机梯度下降4、批量大小5、总结 三、 线性回归的从零开始实现1、D2L注意点 四、线性回归的简洁实现五、QA No.2 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集一、Softmax回归二、损失函数三、图片分类数据集四、Softmax回归从零开始五、Softmax回归简单实现六、QA 知识框架 No.1 线性回归+基础优化算法 一、线性回归 1、买房案例 2、买房模型简化 3、线性模型 4、神经网络 5、损失函数 6、训练数据 7、参数学习 8、显示解 9、总结 二、 基础优化算法 1、梯度下降 2、学习率 3、小批量随机梯度下降 4、批量大小 5、总结 三、 线性回归的从零开始实现 1、D2L注意点 四、线性回归的简洁实现 五、QA No.2 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集 一、Softmax回归 二、损失函数 三、图片分类数据集 四、Softmax回归从零开始 五、Softmax回归简单实现 六、QA