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人工智能
我想问问天
创建于2021-05-30
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机器学习笔记1_KNN算法
根据已有的数据集,计算出每个数据项和未知数据项的距离,再取前k个最相似的数据,以此来确定未知数据项的分类。(通常k不大于20) 我们可以得知KNN是比较简单的一种分类回归方法(回归的部分之后在说,这篇主要是讲分类),根据已经确认的输入和输出来对新的输入进行分类,属于监督学习。 …
机器学习学习笔记1-初识机器学习
导语:之前有做过一些简单的跟机器学习相关的一些小玩意,比如OCR识别,车牌识别的东西,不过没有系统话的学习过机器学习,最近打算系统的看看学一学。这个是看吴恩达的机器学习的学习笔记的记录。学习地址什么是
机器学习笔记2-单变量线性回归
1.模型描述:1.1监督学习 Supervised Learning:given the right answer for each example in the data.对于每个数据集中的样例都有
机器学习3-线性代数回顾
引语: 这一节基本上就是大学中学的线性代数的内容的复习。 1.矩阵和向量 矩阵定义:矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合,最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。 matrix
机器学习笔记4-多元梯度下降法
1.多特征 2.多元特征下降法 3.多元特征下降法-特征缩放 有多个变量来求全局最优解的时候,如果变量的取值范围非常不一样,会使得等高线图变得扁平,比如图中的房屋尺寸和房间数量,一个是0-2000另外
机器学习笔记5-支持向量机2
1.低维到高维的映射 根据上一节的结论,我们主要要做的就是解决线性可分的问题,线性可分的问题最后会被转换为一个凸函数的问题就认为是有解的。 但是并不是每个问题都是线性可分的。遇到线性不可分的问题,我们
机器学习笔记5-支持向量机1
前言: 支持向量机这一节是看的中国mooc网上浙大胡浩基的课,感觉还是中文讲课的比较清晰易懂, 再结合看了周志华的《机器学习》。看完视频再看瓜书才明白上面那些公式是怎么来的,可能对于初学者来说还是 母