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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 nbsp 第二课主要讲以下三个方面的内容 linear regression 线性回归 Gradient descent 梯度下降
机器学习--监督学习梯度下降法
2017年06月09 - 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开始 一
机器学习】1 监督学习应用梯度下降
2017年06月18 - 是输出函数 nbsp 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 nbsp x ... ixiJ i from to m h x i
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 nbsp 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 nbsp x ... ixi J i from to
机器学习笔记(1)---监督学习梯度下降
2017年07月02 - 前言 笔记主要内容 基本概念 线性回归 梯度下降法 正文部分公式推导 公式 推导 公式 推导 前言 本机器学习笔记是跟着原斯坦福大学吴恩达老师cs 课程学习后做的课后笔记。每次课程都会涉及到很多数
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: nbsp nbsp 线性回归 nbsp nbsp 梯度下降 nbsp nbsp 正规方程组 nbsp nbsp 复习 监督学习:告诉算法每个样本的正确答案,学习
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 引入符号: m:表示训练样本个数 x:输入变量 特征 y:输出变量 目标变量 x,y
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 - 训练样本的数量 nbsp 输入变量 输入特征 nbsp 输出变量 目标变量 nbsp nbsp 第i个训练样本 nbsp nbsp 训练集 nbsp nbsp 特征的数量 nbsp 监督学习流程图 首先找到
监督学习应用.梯度下降.
2016年07月19 - Andrew Ng 机器学习笔记 这一系列文章文章是我再观看Andrew Ng的Stanford公开课之后自己整理的一些笔记,除了整理出课件中的主要知识点,另外还有一些自己对课件内容的理解
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 用于预测新的数据。 梯度下降 已知m组数据 x ,y

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