原文:吳恩達機器學習筆記16-決策邊界(decision boundary)

現在講下決策邊界 decision boundary 的概念。這個概念能更好地幫助我們理解邏輯回歸的假設函數在計算什么。 在邏輯回歸中,我們預測:當 gt . 時,預測 。當 lt . 時,預測 。根據上面繪制出的 S 形函數圖像,我們知道當 時 . gt 時 gt . lt 時 lt . 又 ,即: gt 時,預測 lt 時,預測 現在假設我們有一個模型: 並且參數 是向量 。 則當 ,即 時 ...

2019-02-17 12:34 0 2046 推薦指數:

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機器學習”——學習筆記

機器學習定義 1959年Arthur Samuel曾經這樣定義機器學習:Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.Samuel 本人也寫了一個西洋棋 ...

Tue Jan 23 07:48:00 CST 2018 1 4596
機器學習筆記 —— 16 異常點檢測

本篇介紹了異常點檢測相關的知識 更多內容參考 機器學習&深度學習 我感覺這篇整理的很好很用心,可以詳細參考: https://blog.csdn.net/Snail_Moved_Slowly/article/details/78826088 什么是異常點檢測?比如針對飛機 ...

Wed Aug 01 04:59:00 CST 2018 0 748
機器學習”——學習筆記

定義一些名詞 欠擬合(underfitting):數據中的某些成分未被捕獲到,比如擬合結果是二次函數,結果才只擬合出了一次函數。 過擬合(overfitting):使用過量的特征集合,使模型過於復雜。 參數學習算法(parametric learning algorithms):用固定的參數 ...

Wed Jan 24 07:23:00 CST 2018 0 1012
機器學習”——學習筆記

朴素貝葉斯算法(Naive Bayes)(續學習筆記四) 兩個朴素貝葉斯的變化版本 x_i可以取多個值,即p(x_i|y)是符合多項式分布的,不是符合伯努利分布的。其他的與符合伯努利的情況一樣。(同時也提供一種思路將連續型變量變成離散型的,比如說房間的面積可以進行離散分類,然后運用這個朴素貝葉 ...

Sun Jan 28 06:59:00 CST 2018 0 1196
2014機器學習教程筆記目錄

17年開始,網上的機器學習教程逐漸增多,國內我所了解的就有網易雲課堂、七月、小象學院和北風。他們的課程側重點各有不同,有些側重理論,有些側重實踐,結合起來學習事半功倍。但是論經典,還是首推機器學習課程。 大大14年在coursera的課程通俗易懂、短小精悍,在講解知識點的同時,還會穿插 ...

Wed Jan 17 01:59:00 CST 2018 1 3974
機器學習筆記 —— 7 Logistic回歸

本章主要講解了邏輯回歸相關的問題,比如什么是分類?邏輯回歸如何定義損失函數?邏輯回歸如何求最優解?如何理解決策邊界?如何解決多分類的問題? 更多內容參考 機器學習&深度學習 有的時候我們遇到的問題並不是線性的問題,而是分類的問題。比如判斷郵件是否是垃圾郵件,信用卡交易是否正常 ...

Thu Jul 19 04:52:00 CST 2018 0 1134
機器學習視頻筆記——1

1、機器學習概念 參考視頻: 1 - 2 - What is Machine Learning_ (7 min).mkv 1998年來自卡內基梅隆大學的Tom Mitchell對機器學習給出了一個更加正式的定義:A computer program is said to learn from ...

Thu Nov 28 04:04:00 CST 2019 0 335
機器學習系列課程--個人筆記

網址:https://www.bilibili.com/video/av50747658/ (b站找的有中文字幕的視頻) 第一周 一、引言 1.1 歡迎 1.2 機器學習是什么 1.3 監督學習 1.4 無監督學習 二、單變量線性回歸 2.1 模型表示 2.2 代價函數 2.3 ...

Sun Aug 04 22:22:00 CST 2019 0 921
 
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