机器学习

梯度下降 对于假设函数，我们有一种方法来衡量它与数据的拟合程度。现在我们需要估计假设函数中的参数。这就是梯度下降的用武之地。 想象一下，我们根据其字段绘制我们的假设函数θ0和θ1（实际上，我们将成本函

模型表示 为了稍微更正式地描述监督学习问题，我们的目标是在给定训练集的情况下，学习函数 h : X → Y，以便 h(x) 是对应 y 值的“好”预测器。由于历史原因，这个函数 h 被称为假设。从图片

什么是机器学习？ 提供了机器学习的两种定义。亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）将其描述为：“让计算机无需明确编程即可学习的研究领域。” 这是一个较旧的非正式定义。 Tom Mitchell 提