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文章平均质量分 91
粽_子
这个作者很懒,什么都没留下…
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利用简单的神经网络实现OR操作
Simple example: ORx1,x2∈x_1, x_2 \inx1,x2∈{0, 1}y=x1ORx2y = x_1 OR x_2y=x1ORx2hθ(x)=g(−10+20x1+20x2)h_\theta(x) = g(-10 + 20x_1+20x_2)hθ(x)=g(−10+20x1+20x2)g(x)=11+e−xg(x) = \frac1{1+e^{-x}}g(x)=1+e−x1x1x_1x1x2x_2x2hθ(x)h_{\theta}(x)h原创 2020-11-19 22:07:41 · 544 阅读 · 0 评论 -
利用简单的神经网络实现and操作
Simple example: ANDx1,x2∈x_1, x_2 \inx1,x2∈{1, 2}y=x1ANDx2y = x_1 AND x_2y=x1ANDx2hθ(x)=g(−30+20x1+20x2)h_\theta(x) = g(-30 + 20x_1+20x_2)hθ(x)=g(−30+20x1+20x2)激活函数:g(x)=11+e−xg(x) = \frac1{1+e^{-x}}g(x)=1+e−x1x1x_1x1x2x_2x2hθ(x)h_{原创 2020-11-19 21:56:49 · 710 阅读 · 1 评论 -
吴恩达机器学习课后作业 Linear Regression
吴恩达机器学习课后作业 Linear Regression损失函数12mΣi=1m(h(x)−y)2\frac{1}{2m}\Sigma_{i=1}^m(h(x) -y)^22m1Σi=1m(h(x)−y)2其中:h(x)=θ1∗x+θ0h(x) = \theta_1*x + \theta_0h(x)=θ1∗x+θ0m:代表训练样本实例的个数x, y都来来源于数据集,对应的意义x代表房屋的面积,y代表房屋的价格。目标是求两个参数θ0,θ1\theta_0,\theta_1θ0,θ1原创 2020-11-13 14:14:27 · 249 阅读 · 0 评论