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吴恩达机器学习课程 共找到1185条结果

  • 看了吴恩达课程,自己就写了点笔记。mark一下因为csdn放图片比较麻烦,就更新到自己的博客上了,地址如下https://hanyaopeng.coding.me/2018/06/11/ml-wuen
    2018-06-11
    阅读量:11770
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  • 关于线性回归的记录:使用的损失函数是平方误差损失函数J(θ),也就是最简单的假设函数和真实值差的平方和(对于所有样本求和),然后最小化J(θ),也就是使用梯度下降算法;平方误差代价函数是解决回归问题最
    2018-07-04
    阅读量:76383
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  • 如果要推荐《机器学习》的学习课程,那必然首选吴恩达的《机器学习》课程,无论是国内还是国外,这是最火的机器学习入门课程,没有之一。吴恩达老师用易于理解、逻辑清晰的语言对机器学习算法进行介绍,无数新手正是
    2018-09-02
    阅读量:87067
    评论:13
  • LinearRegression:线性回归课程中的例子是房价预测属于监督学习预测函数表示通过x获取对房价的期望。CostFunction:计算期望值与实际值的方差。使J尽可能取得最小值。Gradien
    2018-05-08
    阅读量:47743
    评论:8
  • 吴恩达机器学习课程(第一周)welcomeWelcometoMachinelearning!(video)机器学习在各领域的应用很多比如搜索引擎图像识别垃圾邮件处理这是一门让计算机无需显式编程(exp
    2019-04-19
    阅读量:587
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  • 这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中
    2019-04-23
    阅读量:42
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  • 17.1大型数据集的学习首先通过学习曲线判断是否增大数据集有效:高方差时(交叉验证集误差减去训练集误差大时)增加数据集可以提高系统。下图中左图增加数据集有效,右图无效。17.2随机梯度下降法随机梯度下
    2018-07-07
    阅读量:77896
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