LR 算法总结--斯坦福大学机器学习公开课学习笔记
在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3]，初略地分可以分为：模型，参数 和 目标函数。（此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree） 一、模型和参数 模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi。我们比较常见的模型如线性模型（包括线性回归和logistic ...
原文：斯坦福大学机器学习笔记及代码（一）
Notes and Codes of Machine Learning by Andrew Ng from Stanford University 说明：为了保证连贯性，文章按照专题而不是原本的课程进度来组织。 零 什么是机器学习 机器学习就是：根据已有的训练集D，采用学习算法A，得到特定的假设h，h能最恰当的拟合D。h被称为最终假设，它实际上是从假设集H中筛选的，筛选的基本要求是代价函数 co ...
2014-04-17 03:59 2 5314 推荐指数：
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