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吴恩达机器学习
Major_Fred
创建于2022-07-25
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P2-5~P2-7 梯度下降:学习率、导数项、线性回归算法
P2-5 梯度下降 梯度下降法是一种常用的用来寻找代价函数J最小值的算法,也常用于其他回归函数,也广泛应用于深度学习。 问题描述: 我们有一个代价函数J(q0,q1),想要得到使代价函数最小的q0、q
P2-1 - P2-4 模型描述、代价函数
开始认识机器学习的模型,以及其实现过程。 以用面积预测房价的监督学习case为例。 这也是一个回归问题,即预测一个正确的连续值。 相对的是分类问题,预测的是离散值,例如观察肿瘤两性恶性。 数据集、训练
吴恩达机器学习 P1-4 无监督学习、机器学习编程环境:Octave
本文已参与「新人创作礼」活动, 一起开启掘金创作之路。 无监督学习 有监督学习的特点:给出数据集,给出已知的结果集,通过计算确定哪个结果对应变量。如癌症的良性/恶性。 无监督学习的特点:只给出一组数据
吴恩达机器学习 P1-2 什么是机器学习, P1-3 什么是监督学习
P2 什么是机器学习 本文已参与「新人创作礼」活动,一起开启掘金创作之路。 T 主任务 E 经验 P 性能度量 让 机器的 主任务T 在得到经验E 之后,能得出更准确的 性能度量P 机器学习最主要的两