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Stanford机器学习[第二课]-监督学习应用梯度下降
2015年05月23 - 梯度下降那块。 .监督学习还是第一的数据,住房面积和售价 通过数据可以得到这样一幅图 下面通过数学的方式描述这个问题。 x i x i 表示输入变量,或者说是输入特征 feature y i y i
第二课 监督学习应用 梯度下降
2016年09月03 - . 最小均方误差算法 h x h x 为目标函数 theta 为参数parameters xn x n 为特征 n n为特征个数 m m为训练集的个数 则在线性假设下 h x h x x x ...
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
监督学习应用-梯度下降
2016年07月20 - 监督学习应用梯度下降 监督学习:就是人们常说的分类,通过该已有的训练样本 已知数据及相应的输出 去训练得到一个最优模型 这个模型属于某个函数集合,最优则表示在某个评价准则下的最优 ,再利用
【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
(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
【转载】1 监督学习应用梯度下降
2018年01月14 - 原文地址:http: www.cnblogs.com KID XiaoYuan p .html 监督学习 简单来说监督学习模型如图所示 其中 x是输入变量 又叫特征向量 nbsp y是输出变量 又叫
第二监督学习应用梯度下降
2015年08月18 - 三个问题:线性回归 梯度下降 正规方程组监督学习的工作流程如下所示:对于学习算法,我们这里应用线性回归,可以得到。在这里 代表的是参数。x x 代表的是两种不同的特征。举例来讲,预测房价

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