ZAQ1018472917的博客

目录 [linear regreesion 线性回归][1] [logistic regression 逻辑回归][2] 参考： 推导过程：halfrost1 代码实现：何宽2 [1]: https://github.com/halfrost/Halfrost-Field/blob/master/contents/Machine_Learning/contents.md ↩︎ https...

机器学习笔记 - 吴恩达 - 目录 笔记 描述 回归是通过先通过数据的分布规律，建立一个假设函数，例如线性回归的假设函数：hθ(x)=θ0+θ1xh_\theta (x) = \theta_0 + \theta_1 xhθ​(x)=θ0​+θ1​x 其中h是数据集x对应的结果，θ0\theta_0θ0​和θ1\theta_1θ1​是系数。 机器学习的目的是想办法从训练数据集中，得到θ0\thet...

机器学习笔记 - 吴恩达 - 目录 笔记 代码 python实现 测试 训练集

机器学习笔记 - 吴恩达 - 目录 笔记 描述 正则化是什么？ 正则化是通过对假设函数附加一项正则化参数，来减小该项的拟合程度。 为什么要有正则化？ 有的时候，为了更好的拟合数据的情况，我们会在训练时，添加高阶项。但这会引发新的问题，如果训练的足够多，那会产生过拟合现象，这时候很难对测试数据有更好的泛化性。如果训练的不够，又会导致欠拟合情况，连训练集都无法准确预测。 如何正则化？ 为了不过拟合...

[机器学习笔记 - 吴恩达 - 目录][1] 笔记 描述 神经网络是什么? 为什么要使用神经网络? 和不使用神经网络的分类，有什么直观的不同? 代码 python实现 import numpy as np class NeuralNetworksLogisticRegression: ''' 神经网络逻辑回归 (仅1层隐藏层) 参数: X -...