机器学习(吴恩达老师笔记)-------梯度下降

最新推荐文章于 2025-04-19 16:57:05 发布
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#机器学习 #深度学习

博客围绕机器学习和深度学习展开，虽未给出具体内容，但这两个领域在信息技术中至关重要，机器学习是人工智能核心，深度学习是机器学习的重要分支，能处理复杂数据和模式。

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机器学习-吴恩达老师笔记
mxy02的博客
08-07 2176
给算法一个数据集，其中包含了正确答案， 算法的目的是给出更多的正确答案。根据数据类型，监督学习可以分为回归问题和分类问题回归问题：设法预测一个连续值输出（视频中的房价预测）分类问题：设法预测一个离散值输出（视频中的肿瘤预测）有些问题可能具有多个特征值矩阵是指由数字组成的矩形阵列，通常用大写字母表示。向量是只有一列的矩阵，通常用小写字母表示。矩阵可以方便快速整理索引和访问大量数据。向量除非特别指定，应该默认下标从1开始。
吴恩达机器学习笔记-人工智能机器学习算法入门笔记
01-26
【机器学习基础介绍】 机器学习是人工智能的一个分支，它的核心目标是使计算机系统通过学习数据，而不是被显式地编程，来改善其执行任务的能力。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等主要类型。 ...
跟着吴恩达老师学习机器学习的第七天 - logistic回归的假设函数math表达式+决策界限+代价函数+简化代价函数和logistic回归方程的梯度下降+用逻辑回归解决多类别分类问题
Bessie_Lee
08-17 898
DAY7课程6.2logistic回归的假设函数math表达式1、logistic回归的假设函数表达式的math公式2、logistic回归的假设函数表达式使用课程6.3决策界限1、回顾公式2、决策边界3、各种各样的决策边界课程6.4代价函数1、logistic回归方程画出non - convex函数2、Cost函数图形课程6.5简化代价函数和logistic回归方程的梯度下降1、logistic回归模型的代价函数2、logistic回归方程的梯度下降与线性回归的梯度下降算法区别课程6.6用octave实现
吴恩达 - 机器学习课程笔记（持续更新）
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02-26 3万+
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机器学习-吴恩达 梯度下降（笔记）
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07-03 1674
机器学习 梯度下降
吴恩达机器学习笔记DAY-6（自用版）
weixin_52591187的博客
07-02 1378
①梯度下降：不仅用于线性回归，还用于训练一些先进的神经网络模型，也被成为深度学习模型。②梯度下降是一种可用于尝试最小化任何函数的算法，不仅仅是最小化。线性回归的成本函数。③事实证明，梯度下降适用于更一般的函数，
吴恩达 - 机器学习笔记
qq_43306527的博客
05-14 1457
监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集。这个数据集由"正确答案"组成。
吴恩达《机器学习》入门学习笔记4--自用
最新发布
weixin_47154752的博客
04-19 1157
这周进行梯度下降(gradient descent)的复习与多特征(multiple features)的学习，外加对周志华老师机器学习的首章部分内容的批注与思维导图的绘制，重点理解了相关术语和逻辑关系。在聚类学习中，自动形成的簇可能对应一些潜在的概念，这样的概念是我们事先不知道的，而且在学习过程中使用的训练样本通常不拥有标记信息（否则标记信息直接形成了簇划分，但也有例外情况 13.6节）即使对聚类这样的无监督学习任务，我们也希望学得的簇划分能适用于没在训练集中出现的样本。“泛指从数据中学得的结果。
吴恩达机器学习笔记（1-9章）
椰椰拿铁不加糖的博客
01-10 1616
机器学习笔记
吴恩达机器学习学习笔记 --- 神经网络
Galaxy_Su的博客
05-23 486
神经网络
机器学习-吴恩达-笔记-1-线性回归
Never Limit
11-16 2155
线性回归是预测连续值常用的算法，属于监督学习算法。 模型表示 如预测住房价格，先收集已有的数据集，数据集包含房屋尺寸和售出价格。 现在以房屋尺寸作为 x 轴，房屋售出价格作为 y 轴，画出房屋尺寸和售出价格的关系图： 从图中看出，随着x（房屋尺寸）的变大，y（房屋价格）也变高，我们可以先画出一条直线，这条直线大致可以代表房屋尺寸和房屋价格的趋势关系，这样我们就可以根据房屋尺寸预测出房屋价格。 如要预测出尺寸是1250平方的房子的价格，根据该直线，预测房子价格大概是...
COURSERA 吴恩达老师机器学习课程笔记-机器学习笔记-[机器学习与推荐算法].pdf
09-03
在吴恩达老师的COURSERA机器学习课程中，他深入浅出地介绍了机器学习的基本概念和核心算法。课程笔记涵盖了从机器学习的介绍到具体模型的实现，如单变量和多变量线性回归。以下是这些知识点的详细解释： 1. **机器...
2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip
12-27
2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip...
吴恩达-机器学习-个人笔记完整版
12-15
这份"吴恩达-机器学习-个人笔记完整版"包含了该课程的主要知识点，以及作者对这些知识的理解和补充，对于想要深入学习或复习机器学习的人来说是一份宝贵的资源。 首先，笔记可能从机器学习的基本概念开始，如监督...
2025最新吴恩达机器学习笔记
04-14
在2025年发布的吴恩达机器学习笔记中，我们可以看到关于机器学习基础、监督学习和非监督学习、线性回归、逻辑回归、过拟合、高级学习算法等核心概念的深入讲解。 监督学习是机器学习的一种方式，其中包括回归算法和...
余弦相似度，余弦距离，欧氏距离，距离定义
data_curd的博客
02-20 1454
在机器学习问题中，通常将特征表示为向量的形式，所以在分析两个特征向量之间的相似性时，宠用余弦相似度来表示。余弦相似度的取值范围时[-1,1],相同的两个向量之间的相似度为1，如果希望得到类似的距离的表示，将1减去余弦相似度即为余弦距离，因此，宇轩距离的取值范围为[0,2],相同两个向量余弦相似度为0. 为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离呢？？？ 对于两个向量A和B，其余弦相似度定义为： 即两个向量的夹角的余弦，关注的是向量之间的角度关系，并不关心他们的绝对大小，其取值范围是[-1,1]。.
机器学习中的超参数调优(网络搜素，随机搜索，贝叶斯优化算法)
data_curd的博客
02-20 927
在机器学习中，我们通常把样本分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型，在样本划分和模型验证的过程中，存在着不同的抽样方法和验证方法， 问题1，在模型评估过程中，有那些主要的验证方法，他们的优缺点是什么？？？？ Holdout检验： 是最简单也是最直接的验证方法，它将原始的样本集合随即划分训练集和测试即两部分，但是缺点很明显，即在验证集上计算出来的最后评估指标与原始分组有很大关系，为了消除随机性，研究者们引入了交叉检验的思想。 交叉检验： k-fold交叉检验：首先将全部样本划分成k个大小相
机器学习中关于矩阵名词解释：单位矩阵，方阵，逆矩阵，矩阵转置
data_curd的博客
12-19 591
机器学习中线性回归中梯度下降法与正规方程法的优缺点
data_curd的博客
12-19 457
吴恩达深度学习v5.1笔记解析 - 全面章节概览
在这部分，吴恩达的深度学习笔记会介绍卷积层、池化层、卷积神经网络的架构设计、参数共享和局部感受野等概念。同时，还会涵盖如何在深度学习框架中实现CNN模型，并进行图像分类、物体检测等任务。 5. 循环神经网络...
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