标签：吴恩达

红色石头 发布于 2021-03-02

系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning...

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红色石头 发布于 2021-03-02

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红色石头 发布于 2021-01-23

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红色石头 发布于 2021-01-23

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红色石头 发布于 2021-01-16

系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning...

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红色石头 发布于 2021-01-16

系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning...

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红色石头 发布于 2021-01-14

系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning...

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红色石头 发布于 2021-01-14

今天带来第四周课程的笔记：神经网络基础。 非线性假设 神经元和大脑 模型表示 特征和直观理解 多类分类问题 非线性假设Non-linear Hypotheses 线性回归和逻辑回归的缺点：特征太多的时候，计算负荷会非常大 假设我们希望训练一个模型来识别视觉对象（例如识别一张图片上...

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红色石头 发布于 2021-01-14

今天带来第三周课程的笔记：回归问题和正则化。 主要讲解的内容包含： 逻辑回归 代价函数 线性回归和逻辑回归的比较 正则化问题 逻辑回归 分类问题 逻辑回归 分类问题 假设预测的变量y是离散的值，需要使用逻辑回归Logistic Regression，LR的算法，实际上它是一种分类...

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红色石头 发布于 2020-12-24

今天带来第二周课程的笔记：梯度下降与正规方程。 主要内容： 多维特征 多变量梯度下降 梯度下降法实践 正规方程 多维特征Multiple Features 多维特征Multiple Features 还是利用房价模型的例子，增加了更多的特征，比如：房间楼层、房间数量、地理位置等，...

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