在深度学习和机器学习领域，Andrew Ng 的课程是许多人的启蒙之光。📚 下面是一些他在课程中频繁提及的核心词汇，帮助你更好地理解和掌握这门技术！🔑
🔹监督学习 Supervised Learning：一种通过已有数据训练模型的方法。🎯
🔹无监督学习 Unsupervised Learning：寻找数据中的模式，无需标记的数据集。🔎
🔹神经网络 Neural Networks：模仿人脑工作方式构建的计算模型。🧠
🔹梯度下降 Gradient Descent：一种优化算法，用于最小化损失函数。📉
🔹过拟合 Overfitting：模型在训练数据上表现良好，但在新数据上效果差。🚫
🔹欠拟合 Underfitting：模型未能捕捉到数据的基本趋势。🔍
🔹正则化 Regularization：防止模型过拟合的技术。🛡️
🔹批处理 Batch Processing：将数据分成小批量进行训练，以提高效率。📦
🔹激活函数 Activation Functions：引入非线性因素，使神经网络能够学习复杂模式。🔥
🔹特征 Feature：用于模型训练的数据属性。📊
掌握这些词汇，你就迈出了成为AI专家的重要一步！🚀
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