本笔记为《李宏毅机器学习》课程第七章的学习总结，详细讲解了反向传播算法原理及其在神经网络中的应用，帮助理解模型训练过程。
【李宏毅机器学习笔记】1. 回归问题（Regression）
【李宏毅机器学习笔记】2. 错误产生的原因分析
【李宏毅机器学习笔记】3. 梯度下降法（Gradient Descent）
【李宏毅机器学习笔记】4. 分类算法介绍（Classification）
【李宏毅机器学习笔记】5. 逻辑回归（Logistic Regression）详解
【李宏毅机器学习笔记】6. 简要概述深度学习（Deep Learning）
【李宏毅机器学习笔记】7. 反向传播机制（Backpropagation）
【李宏毅机器学习笔记】8. 训练深层神经网络的技巧和建议（Tips for Training DNN）
【李宏毅机器学习笔记】9. 卷积神经网络介绍（Convolutional Neural Network，CNN）
5星
