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谷歌机器学习速学课程 共找到1334条结果

  • https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/机器学习简介 框架处理监督式学习,通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据进行
    2018-07-18
    阅读量:505866
    评论:91
  • 1,特征缩放,有以下几大好处:a,帮助梯度下降法更快的收敛;b,帮助避免“nan”陷阱,如果模型中某个值为nan(即如果某个值在训练期间超出浮点数精度时),模型中其他数值也会因为这个数值导致变成nan
    2018-11-20
    阅读量:31070
    评论:5
  • 本文来自 ImportNew的一个机器学习课程推荐广告,由于个人觉得里面课程介绍比较清晰,故记录下来,方便学习。课程大纲:第一课:机器学习的数学基础  1. 机器学习的数学基础    a.函数与数据的
    2018-06-14
    阅读量:269315
    评论:27
  • 内容包括:1.机器学习概念2.机器学习工程3.机器学习现实世界应用示例https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/
    2018-03-01
    阅读量:67744
    评论:5
  • 谷歌机器学习速成课程学习笔记谷歌机器学习速成课程学习笔记framing深入了解tensorflowpandastensorFlow基本步骤泛化数据集划分表示:特征工程良好的特征:清理数据特征缩放处理极
    2018-06-26
    阅读量:61727
    评论:9
  • 通过本课程,可以学习到以下三点:首先,提供一个可缩短编程时间的工具。其次,自定义自己的产品,使其更适合特定的用户群体。第三,可以解决用人工方法不知如何解决的问题。学习机器学习,除了以上三点,还有一个哲
    2018-09-18
    阅读量:61972
    评论:1
  • 【1】两本书:tom-machinelearning  非常经典的机器书   deeplearning 只讲深度学习【2】普通编程的模型是自己定义的,而机器学习产生的模型是根据数据学得的。【3】有监督
    2018-02-26
    阅读量:74786
    评论:3
  • 求最小值,为什么不直接用多元函数极值计算法呢?而要用偏导数不停迭代呢?
    2013-10-15
    阅读量:30683
    评论:0
  • 一、线性回归线性回归是一种找到最适合一组点的直线或超平面的方法。本模块会先直观介绍线性回归,为介绍线性回归的机器学习方法奠定基础。最基本的线性关系:y=mx+b其中:y指的是我们试图预测的值。m指的是
    2018-10-19
    阅读量:63435
    评论:6