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@江上雨
这个作者很懒，什么都没留下…
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文本离散表示（一）：词袋模型（bag of words）
词袋模型转载 2020-06-19 09:00:12 · 417 阅读 · 0 评论 -
【机器学习】范数
范数（norm） 几种范数的简单介绍转载 2020-02-15 16:57:05 · 149 阅读 · 0 评论 -
【机器学习】神经网络中filter是如何工作的
链接原创 2019-12-21 16:49:50 · 730 阅读 · 0 评论 -
【机器学习吴恩达】随机初始化Θ
原创 2019-11-09 11:03:55 · 243 阅读 · 0 评论 -
【机器学习吴恩达】数值梯度检验
原创 2019-11-09 10:46:22 · 236 阅读 · 0 评论 -
【机器学习吴恩达】简单神经网络
前向传播原创 2019-11-01 20:56:25 · 154 阅读 · 0 评论 -
【机器学习吴恩达】神经网络数学表示
原创 2019-11-01 16:54:37 · 347 阅读 · 0 评论 -
【机器学习吴恩达】过拟合问题（正则化）
1.减少变量2.正则化原创 2019-10-25 17:26:19 · 293 阅读 · 0 评论 -
【机器学习吴恩达】多分类问题
1.一对多方法PS：然后在预测时取最大值原创 2019-10-25 16:56:35 · 164 阅读 · 0 评论 -
【机器学习吴恩达】高级优化的算法
1.Gradient descent(梯度下降)2.Conjugate gradient(共轭梯度)3.BFGSOctave使用：4.L-BFGSPS：1.后三种算法均可以自动调整学习率，所以相较于第一种算法更快。2.自动调整学习率中用到了线性搜索算法不断寻找好的学习率，收敛的更快。...原创 2019-10-23 22:20:23 · 401 阅读 · 0 评论 -
【机器学习吴恩达】逻辑回归
1.假设函数2.损失函数以及更新规则PS：偏导的常熟结果与学习率相乘可以合为一起原创 2019-10-23 16:58:19 · 113 阅读 · 0 评论 -
【机器学习吴恩达】假设函数与决策边界
在分类问题中，逻辑回归的一部分就是假设函数，通过假设函数把线性回归或者其它的函数值映射到0~1的范围，而决策边界是确定哪一部分为为正，那一部分为负...原创 2019-10-21 11:53:29 · 288 阅读 · 0 评论 -
【机器学习吴恩达】标准方程法
求直接求损失函数的θ值PS：当特征数大于10000时，这种方式过于慢，建议采用梯度下降原创 2019-10-19 10:49:52 · 129 阅读 · 0 评论 -
【机器学习吴恩达】多项式回归以及选择特征的方法
1.多项式回归（1）运用线性回归时，我们不一定要直接使用特征值，也可以通过组合变化来构造新的特征值PS：下图中并没有直接使用房子的长和宽，而是通过乘积来构造新的特征...原创 2019-10-19 10:05:01 · 325 阅读 · 0 评论 -
【机器学习吴恩达】学习率的选择
原创 2019-10-18 17:34:05 · 444 阅读 · 0 评论 -
【机器学习吴恩达】几种归一化方式
PS：这样尽可能的减少了震荡的次数原创 2019-10-18 16:21:23 · 598 阅读 · 0 评论 -
【机器学习吴恩达】各种标识的含义
原创 2019-10-18 11:49:13 · 481 阅读 · 0 评论