《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 ...
原文：《机器学习》第二次作业——第四章学习记录和心得
机器学习 第四章学习记录和心得 线性判据与回归 思维导图 .线性判据基本概念 生成模型 概念：给定训练样本 ，直接在输入空间内学习其概率密度函数 。 优势：可以根据 采样新的样本数据 synthetic data 可以检测出较低概率的数据，实现离群点检测 劣势 如果是高维的 ，需要大量训练样本才能准确的估计 否则，会出现维度灾难问题 判别模型 概念：给定训练样本 ，直接在输入空间内估计后验概率 ...
2021-05-26 21:05 0 186 推荐指数：
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