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】4神经网络
8 神经网络:表述(Neural Networks: Representation) 8.1 非线性假设(Non-linear hypothe) 线性回归和逻辑回归
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--第二周-3.解析法计算参数
week2-3.Computing Parameters Analytically 一、Normal Equation 正规方程(normal equation)
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 Stanford 机器学习(吴恩达)课程小笔记
机器学习的定义 > “A computer program is said to learn from experience E with respect to some
相关 吴恩达-coursera-机器学习-week3
六、逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类问题 6.2 假说表示 6.3 判定边界 6.4 代价函数 6.5 简化的成
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...