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20集，每集72-85分鍾。實體課程大概一周2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（2-8集）、學習理論（9集-11集）、無監督學習（12-15集）、強化學習（16-20集）。監督學習和無監督學習，基本上是機器學習 ...
原文：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 ，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 regression 采用 二 目標函數：損失 正則 模型和參數本身指定了給定輸入我們如何做預測，但是沒有告訴我們如何去尋找一個 ...
2019-07-21 15:30 0 401 推薦指數：
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