ML的 一些基礎知識
ML的一些基礎知識 1.極大似然估計 極大似然估計，通俗理解來說，就是利用已知的樣本結果信息，反推最具有可能（最大概率）導致這些樣本結果出現的模型參數值！ 換句話說，極大似然估計提供了一種給定觀察數據來評估模型參數的方法，即：“模型已定，參數未知”。 我們這樣想，一當模型滿足某個分布 ...
原文：DL一（ML基礎知識）
基礎知識ML 在進行深度學習前，根據學習網站的建議，首先學習機器學習的基礎課程，學習資料主要是Andrew講的ShortVideo，網址：http: openclassroom.stanford.edu MainFolder CoursePage.php course DeepLearning。下面是這些基礎課程的學習筆記。 一線性回歸I Linear Regression I . 監督學習介紹 ...
2014-10-24 16:20 0 9250 推薦指數：
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