MasterMiao的博客

问题描述： 在使用工具库scipy.optimize更新θ时，出现了 cost函数 数据维度错误：ValueError: shapes (1,3) and (1,100) not aligned: 3 (dim 1) != 1 (dim 0)。但在前面测试时 cost函数 是没有问题的。 经万能的百度，找到了解决方法：上链接。 但这篇文章或类似的文章并没有说明为什么参数的位置改变会导致出现数据维度的错误。 细...

目录 监督学习 无监督学习 监督学习 监督学习简单来说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，然后使用已知正确答案的示例来训练网络，从而得到一个最优的模型。 也就是说，在监督学习中训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。 一般步骤：数据集的创建和分类----》训练----》验证----》应用 经典算法：...