发表评论取消回复
相关阅读
相关 【吴恩达机器学习笔记】3逻辑回归、正则化
6逻辑回归(Logistic Regression) 6.1分类问题(Classification) 在分类问题中,要预测的变量 y y y 是离散的值,尝试预测
相关 吴恩达机器学习课程14——异常检测
目录 异常检测 高斯分布(即正态分布) 基础 参数估计 异常检测算法 评估异常检测算法 异常检测VS监督学习
相关 吴恩达机器学习课程06——正则化
目录 过拟合问题 代价函数 线性回归的正则化 Logistic的正则化 有问题的地方还请大家不吝指正~ -----------------
相关 吴恩达机器学习课程05——Logistic回归
目录 分类 假设模型 代价函数 多分类 总结 感谢大家的支持,如有不妥之处,还请不吝指正~ --------------------
相关 吴恩达机器学习课程09——机器学习系统设计
目录 误差分析 偏斜类(不对称性分类)的误差评估 精确度和召回率的权衡 大量训练数据 如有错误,请不吝指正~ --------------
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...