斯坦福大学Andrew Ng教授主讲的《机器学习》公开课观后感
课程设置和内容 视频课程分为20集，每集72-85分钟。实体课程大概一周2次，中间还穿插助教上的习题课，大概一个学期的课程。 内容涉及四大部分，分别是：监督学习（2-8集）、学习理论（9集-11集）、无监督学习（12-15集）、强化学习（16-20集）。监督学习和无监督学习，基本上是机器学习 ...
原文：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 ，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 regression 采用 二 目标函数：损失 正则 模型和参数本身指定了给定输入我们如何做预测，但是没有告诉我们如何去寻找一个 ...
2019-07-21 15:30 0 401 推荐指数：
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