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Andrew Ng教授主講的《機器學習》公開課觀后感
課程設置和內容視頻課程分為 集，每集 分鍾。實體課程大概一周 次，中間還穿插助教上的習題課，大概一個學期的課程。內容涉及四大部分，分別是：監督學習 集 學習理論 集 集 無監督學習 集 強化學習 集 。監督學習和無監督學習，基本上是機器學習的二分法 強化學習位於兩者之間 而學習理論則從總體上介紹了如何選擇 使用機器學習來解決實際問題，以及調試 比如：誤差分析 銷蝕分析 調優 比如：模型選擇 特征選 ...
2016-08-26 23:11 4 1858 推薦指數：
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