发表评论取消回复
相关阅读
相关 吴恩达机器学习笔记week1
目录: 1.机器学习是什么? 2.监督学习 3.无监督学习 4.线性回归 5.代价函数 5.1 代价函数的直观理解1 5.2 代价函数的直观理解2
相关 吴恩达机器学习笔记--第一周-3.参数学习
week1-3.Parameter Learning 一、Gradient Descent 二、Gradient Descent Intuition 梯度下降(
相关 吴恩达机器学习笔记--第一周-2.模型和损失函数
week1-2.Model and Cost Function 一、Model Representation 训练集(training set)中的一些符号表示:
相关 吴恩达机器学习笔记--第一周-1.介绍
week1-1.Introduction 一、What is Machine Learning 起源:1959年Arthur Samuel制作了一个下西洋棋的程序,
相关 吴恩达机器学习笔记--第三周-2.逻辑回归模型
week3-2.Logistic Regression Model 一、Cost Function 逻辑回归的基本问题: ![70][] ![70
相关 吴恩达机器学习笔记--第一周-4.线性代数复习
week1-4.Linear Algebra Review 一、Matrics and Vectors 二、Addition and Scalar 三、Matr
相关 吴恩达机器学习笔记--第二周-2.多变量的线性回归
week2-2.Multivarite Linear Regression 一、Multiple Features 多变量(multiple features/va
相关 吴恩达-coursera-机器学习-week2
二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 参考视频: 2 - 1 - Model Repres
相关 吴恩达机器学习笔记3-应对模型误差
一、术语 1、欠拟合与过拟合: 欠拟合:模型预测数据与实际数据相差太大(图1-1左边); 过拟合:模型预测结果对于现有实的际数据有很好的准确度,但模型不能推广应用
相关 吴恩达机器学习
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获
还没有评论,来说两句吧...