LR 算法總結--斯坦福大學機器學習公開課學習筆記
在有監督學習里面有幾個邏輯上的重要組成部件[3]，初略地分可以分為：模型，參數 和 目標函數。（此部分轉自 XGBoost 與 Boosted Tree） 一、模型和參數 模型指給定輸入xi如何去預測 輸出 yi。我們比較常見的模型如線性模型（包括線性回歸和logistic ...
原文：斯坦福大學機器學習筆記及代碼（一）
Notes and Codes of Machine Learning by Andrew Ng from Stanford University 說明：為了保證連貫性，文章按照專題而不是原本的課程進度來組織。 零 什么是機器學習 機器學習就是：根據已有的訓練集D，采用學習算法A，得到特定的假設h，h能最恰當的擬合D。h被稱為最終假設，它實際上是從假設集H中篩選的，篩選的基本要求是代價函數 co ...
2014-04-17 03:59 2 5314 推薦指數：
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