《机器学习实战（基于scikit-learn和TensorFlow）》第二章内容的学习心得
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原文：《机器学习实战（基于scikit-learn和TensorFlow）》第四章内容的学习心得
本章主要讲训练模型的方法。 线性回归模型 闭式方程：直接计算最适合训练集的模型参数 梯度下降：逐渐调整模型参数直到训练集上的成本函数调至最低，最终趋同与第一种方法计算出的参数 首先，给出线性回归模型的预测公式 将上述公式向量化 当公式存在后，我们由于需要最优参数，因此需要成本函数。线性回归模型一般的成本函数是RMSE或者MSE，这里用MSE 然后，开始求优。 使用标准方程 闭式解或者叫公式解 这个 ...
2019-04-09 10:42 0 556 推荐指数：
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原文地址：http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html 翻译：Tacey Wong 概要： 该章节，我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的“机器学习（Machine Learning）”这个词 ...