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RSS订阅转载 【ng公开课笔记02】线性回归
一、主要步骤(各算法通用) 构建模型 构建代价函数 参数优化 监督学习的工作方式： 二、单变量线性回归 eg：房价估计 1.构建模型 假设函数: $ h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x $ 2.代价函数 $ J(\theta_0,\theta_1)=1/2m*\sum^n_1(h_\theta(x^i-y^i))^2 $ 对代价函数的直观理解： 3....
2017-06-06 16:18:00
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转载 【ng公开课笔记01】概述
一、机器学习的分类 分类 特点 监督学习 有标注的数据 无监督学习 无标注的数据 二、应用 监督学习： 回归（预测）： 分类： 无监督学习： 聚类 可用于新闻分类、DNA鉴别、细分市场等 三、常用的机器学习算法 转载于:https://www.cnblogs.com/wh-kingsea/p/6952172.html...
2017-06-06 16:17:00
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转载 杂感
从小到大除了语文作文以外就很少写东西，但自己又对文字有着天然的兴趣，如果说上大学前是因为没有时间写，那现在只能说是懒了。然而想写也不知道怎么表达，不过总要从舒适区走出来尝试一下，索性就从记录一下自己的学习过程开始吧，也当作一个笔记和总结。如果能给其他人带来帮助就更好了。 大概没什么人看，但希望自己能坚持下来。 写于2017年端午节 转载于:https://www.cnblogs.co...
2017-06-06 16:16:00
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转载 【ng公开课笔记05】神经网络
一、非线性假设 当特征数量太多时，如果再用多项式进行预测，项数会非常多(\(n^2/2\)) 所以普通的线性回归和逻辑回归将不能很好的解决这类复杂的问题，因此模拟人的大脑，构建了神经网络 二、模型表示 神经元模型: hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTx，我们称这是一个以S型函数作为激励函数的人工神经元 每个神经元都是一个学习模型，它采纳一些特征作为输入，并产生一个输出，θ在神...
2017-06-06 16:07:00
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空空如也
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