Logistic Regression 一、內容概要 Classification and Representation Classification Hypothe ...
之前看過一遍,但是總是模模糊糊的感覺,也剛入門,雖然現在也是入門,但是對於一些概念已經有了比較深的認識 相對於最開始學習機器學習的時候 。所以為了打好基礎,決定再次學習一下Andrew Ng的課程,並記錄筆記以供以后復習參考。 . 內容概要 Introduction 什么是機器學習 監督學習 非監督學習 Linear Regression with One Variable 模型展示 損失函數定義 ...
2017-08-25 17:20 0 2476 推薦指數:
Logistic Regression 一、內容概要 Classification and Representation Classification Hypothe ...
Question 1 Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college ...
Advice for applying machine learning 本周主要學習如何提升算法效率,以及如何判斷學習算法在什么時候表現的很糟糕和如何debug我們的學習算法。為了讓學習算法表現更好,我們還會學習如何解決處理偏態數據(skewed data)。 以下內容部分參考我愛 ...
Lecture2 Linear regression with one variable 單變量線性回歸 2.1 模型表示 Model Representation 2.1.1 線性回歸 Linear regression 2.1.2 單變量線性回歸 Linear ...
筆記總結,各章節主要內容已總結在標題之中 Andrew Ng機器學習課程筆記–week1(機器學習簡介&線性回歸模型) Andrew Ng機器學習課程筆記--week2(多元線性回歸&正規公式) Andrew Ng機器學習課程筆記--week3(邏輯回歸 ...
網易公開課,監督學習應用.梯度下降 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf 線性回歸(Linear Regression) 先看個例子,比如,想用面積和卧室個數來預測房屋的價格 訓練集如下 首先,我們假設為線性模型 ...
Gradient Descent for Multiple Variables 【1】多變量線性模型 代價函數 Answer:AB 【2】Feature Scaling 特征縮放 Answer:D 【3】學習速率 α Answer: B ...
* sigmoid.m * costFunction.m * predict.m * costFunctionReg.m ...