
吴恩达机器学习
JasonSparrow_1
这个作者很懒,什么都没留下…
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吴恩达机器学习(一)
第一部分: 第二部分:原创 2019-01-03 15:29:40 · 211 阅读 · 0 评论 -
吴恩达机器学习(二)
第一部分: 第二部分: 第三部分:原创 2019-01-03 15:33:49 · 143 阅读 · 0 评论 -
吴恩达机器学习(三)
第一部分: 第二部分: 第三部分:原创 2019-01-03 15:36:56 · 188 阅读 · 0 评论 -
吴恩达机器学习(四)
第一部分: 第二部分: 第三部分:原创 2019-01-03 15:39:36 · 171 阅读 · 0 评论 -
吴恩达机器学习(五)
第一部分: 第二部分:原创 2019-01-03 15:41:43 · 162 阅读 · 0 评论 -
吴恩达机器学习(六)
异常检测 问题动机 以飞机发动机的例子来说明问题 设定一个阈值,如果偏离程度过大,则认定为有异常 步骤: 捕捉特征x(i)x^{(i)}x(i) 建立分布模型p(x)p(x)p(x) 确定哪些用户有异常,若p(x)<epsilonp(x)<epsilonp(x)<epsilon ...原创 2019-01-13 15:22:16 · 212 阅读 · 0 评论 -
吴恩达机器学习(七)
推荐系统 基于内容的推荐算法原创 2019-01-19 20:54:53 · 224 阅读 · 0 评论 -
吴恩达机器学习(八)
随机梯度下降 由于数据量的规模比较大,所以普通的梯度下降的计算量比较大 批量梯度算法(Batch gradient descent)与随机梯度算法的比较: 首先的一步是将数据进行随机打乱,保证数据之间没有关联 因为随机梯度算法不需要将所有的平方项进行求和,所以比批量梯度算法更具有计算性 实际上就是使用的cost函数不同,导致每次迭代更新的时候速度比较快,迅速求得最优的θ\thetaθ值 得到最...原创 2019-02-01 16:05:49 · 219 阅读 · 0 评论