斯坦福CS229機器學習課程筆記一：線性回歸與梯度下降算法
應該是去年的這個時候，我開始接觸機器學習的相關知識，當時的入門書籍是《數據挖掘導論》。囫圇吞棗般看完了各個知名的分類器：決策樹、朴素貝葉斯、SVM、神經網絡、隨機森林等等；另外較為認真地復習了統計學，學習了線性回歸，也得以通過orange、spss、R做一些分類預測工作。可是對外說自己是搞機器學習 ...
原文：【CS229筆記一】監督學習，線性回歸，LMS算法，正態方程，概率解釋和局部加權線性回歸
監督學習 對於一個房價預測系統，給出房間的面積和價格，以面積和價格作坐標軸，繪出各個點。 定義符號： x i 表示一個輸入特征 x 。 y i 表示一個輸出目標 y 。 x i ,y i 表示一個訓練樣本。 left x i ,y i i , dots,m right 代表m個樣本，也稱為訓練集。 上標 i 代表樣本在訓練集中的索引。 mathcal X 代表輸入值的空間， mathcal Y 代 ...
2018-02-07 16:13 0 1140 推薦指數：
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