吴恩达机器学习

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

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

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

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