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机器学习笔记二:监督学习应用——梯度下降法
2017年02月01 - 注:以下所有内容均来自 网易公开课Andrew Ng的机器学习课程 第二课主要讲以下三个方面的内容 1、linear regression(线性回归) 2、Gradient
机器学习--监督学习梯度下降法
2017年06月09 - 心血来潮想要把每节课的内容整理到博客上面,因为觉得给别人看到的东西我才会真正好好的思考保证尽量没有错误的概念,对自己是一种很好的提高!第一课的内容是一些介绍性的东西就不写了,从第二课监督学习梯度下降法
机器学习】1 监督学习应用梯度下降
2017年06月18 - h是输出函数 监督学习的任务是学习一个模型,使模型能够对任意的输入,做出很好的预测。 习惯的样本训练数目用m表示 梯度下降算法 h(x) = Θ0 +Θ1x1+...+Θixi J
机器学习】1 监督学习应用梯度下降
2017年06月18 - 监督学习的任务是学习一个模型,使模型能够对任意的输入,做出很好的预测。习惯的样本训练数目用m表示梯度下降算法h(x) = Θ0 +Θ1x1+...+ΘixiJ(Θ)= 1/2 *∑(i from
机器学习笔记(1)---监督学习梯度下降
2017年07月02 - 留言。 数学公式使用Letex编辑,原文博客http://blog.csdn.net/rosetta 笔记主要内容 本课程主要涉及四方面内容:监督学习学习理论、无监督学习和强化学习,所以笔记主要
机器学习-斯坦福】学习笔记2 - 监督学习应用梯度下降
2013年11月28 - 监督学习应用梯度下降本课内容:1、 线性回归2、 梯度下降3、 正规方程组 (复习)监督学习:告诉算法每个样本的正确答案,学习后的算法对新的输入也能输入正确的答案 1、 线性回归例
笔记)斯坦福机器学习第二讲--监督学习应用梯度下降
2017年05月24 - : (1) 训练样本的数量 (2) 输入变量/ 输入特征 (3) 输出变量/ 目标变量 (4) 第i个训练样本 (5) 训练集 (6) 特征的数量 监督学习流程图 首先找到一个训练集合
机器学习笔记二:监督学习应用梯度下降
2017年11月18 - 机器学习笔记二:监督学习应用梯度下降 例子:视频:算法学习司机驾驶实现自动驾驶 例子:房价预测 面积 价格
监督学习应用梯度下降
2018年11月04 - 监督学习应用梯度下降 监督学习 如上图所示,监督学习:对于给定的训练集合,按照某一学习算法学习之后,得到一种好的假设(Hypotheses)用于
监督学习应用.梯度下降.
2016年07月19 - 以下变量:(在今后的机器学习中都会使用到这些变量)以上篇博文中提到的房屋面积和房价为例,对于监督学习而言,整个过程如下:Training Set代表训练集(即我们收集到的很多数据),我们将这些数据交给

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