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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。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
第二课 监督学习应用 梯度下降
2016年09月03 - 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法: 考虑只有一个样本点时 重复对上式计算,直到 θ \theta值
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
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
【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
(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
【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/7011466.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 y是输出
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

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