weixin_44413191的博客

本文为机器学习的学习总结，讲解生成对抗网络（GAN）。

本文为机器学习的学习总结，讲解推荐系统。

本文为机器学习的学习总结，讲解降维。

本文为机器学习的学习总结，讲解聚类算法。

本文为机器学习的学习总结，讲解神经网络。欢迎交流

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本文为机器学习的学习总结，讲解回归模型的正则化。

本文为机器学习的学习笔记，讲解逻辑回归模型。

本文为机器学习的学习总结，讲解机器学习编程入门。我们常将 Octave 称为 Matlab 的开源版本，因为 Octave 和 Matlab 语法基本相同，功能很类似。

本文为目前机器学习最好公开课——吴恩达机器学习的学习总结，我们讲解多变量线性回归模型，内容包括多变量、多变量的梯度下降、特征缩放、学习率、特征与多项式回归、正规方程

本文对为机器学习最好的公开课——吴恩达机器学习的学习总结。本文对机器学习中的线性代数进行了回顾，讲解了矩阵和向量、矩阵的加法和标量乘法、矩阵向量乘法、矩阵与矩阵乘法、矩阵乘法特征、逆和转置中的重点知识。

本文为我认为目前机器学习最好公开课——吴恩达机器学习的学习总结。线性回归——模型描述同样是监督学习中的第一个例子-房屋价格预测：图中的训练集如下：接下来我们定义一些符号，方便今后的学习：mmm：训练样本的个数；xxx：输入变量/特征yyy：输出变量/目标变量其中，(x,y)(x,y)(x,y) 代表了一个训练样本，(x(i),y(i))(x^{(i)},y^{(i)})(x(i),y(i)) 表示第 iii 个训练样本。例如 x(1)=2104x^{(1)}=2104x(1)=210

本文为我认为目前机器学习最好公开课——吴恩达机器学习的学习总结。机器学习的定义Tom Mitchell 提出：计算机程序从经验 E 中学习，解决某一任务 TTT，进行某一性能度量 PPP，通过 PPP 测定在 TTT 上的表现，因经验 EEE 而提高。我们举个例子来说明以上定义。例如你要在邮箱中标记邮件是否为垃圾邮件，计算机程序对你的行为进行了学习。此时，T,E,PT, E, PT,E,P 分别如下：TTT：将邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件；EEE：观察你将邮件标记为垃圾邮件还是非垃圾邮件的行为