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1 Stanford机器学习[第二课]-监督学习应用梯度下降
2015年05月23 - 说明:以下图片均来自课件PPT或学者笔记。简介:本课内容有自主推导、线性回归、梯度下降、组梯度下降、随机梯度下降、标准方程推导。本课内容讲起来不多,但是使用数学公式来推导的话有点让人难以理解,尤其是梯度下降那块。1.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
2 第二课 监督学习应用 梯度下降
2016年09月03 - ) 其中 J(θ)=12∑i=1n(hθ(xi)−yi)2 J(\theta)=\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{n}(h_{\theta}(x^i)-y^i)^2 表示估计值与真实值之间的误差 计算求解 θ \theta的一种方法为梯度下降
3 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),再利用这个模型将所有的输入映射成相应的输出,对输出进行简单的判断,从而实现分类的目的,是系统具有
4 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(x1,y1)…(xm, ym),其中xi是具有n
5 监督学习应用.梯度下降.
2016年07月19 - 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一个学习算法,通过这个算法,我们得到一个h(假设函数),这个假设函数可以接收新的房屋面积x作为输入,然后输出房屋价格y。因此,h 是一个从 x到 y 的函数映射
6 【机器学习】1 监督学习应用梯度下降
2017年06月18 - 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 y是输出变量 又叫目标向量 通常的我们用(x,y)表示一个样本 而第i个样本 用(x(i),y(i))表示 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
7 【机器学习】1 监督学习应用梯度下降
2017年06月18 - 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 y是输出变量 又叫目标向量通常的我们用(x,y)表示一个样本 而第i个样本 用(x(i),y(i))表示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
8 (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 - (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(m个样本),提供给学习算法,得到一个输出函数h,称之为假设(hypothesis),这个假设可以对新数据x(不在训练集中的)得到一个新的估计y,即假设h的作用是将输入x映射到输出y。 1.
9 【转载】1 监督学习应用梯度下降
2018年01月14 - 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(Θ)= 1/2 *∑(i from 1 to m) (h(Θ)(x (i) - y(i))^2 Θ(i
10 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θ代表的是参数。x1、x2代表的是两种不同的特征。举例来讲,预测房价,我们可以根据房屋面积以及卧室数目两种特征进行预测,其中房屋面积为x1,卧室数目为x2。对于h(x),若定义

 
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