《机器学习》学习笔记
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Wu_Being
这个作者很懒，什么都没留下…
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【斯坦福公开课-机器学习】1.机器学习的动机和应用（吴恩达 Andrew Ng）
0三个目标0先修课程要求基本工具基本资源1-网址2-邮箱3-本系列课程链接1机器学习的定义1-1非正式定义1-2正式的定义2监督学习Supervised Learning2-1回归问题连续拟合线预测房子价格2-2分类问题离散数据恶性和良性肿瘤3无监督学习Unsupervised Learing4强化学习Reinforcement Learning其他更原创 2022-05-19 01:14:21 · 931 阅读 · 1 评论 -
【斯坦福公开课-机器学习】2.监督学习应用-梯度下降（吴恩达 Andrew Ng）
1线性代数linear algebra1-1 符号Notation1-2 例子房价预测1-3 假设函数hypothesis1-3-1 例子中的假设函数1-3-2 例子中的假设函数的参数1-3-3 用线性代数-非齐次方程解释参数1-4 求值最小化算法1-4-1 梯度下降算法gradient descent algorithm1-普通梯度下降算法2-批梯度下降算法batch g原创 2022-05-19 01:11:53 · 322 阅读 · 0 评论