《機器學習實戰（基於scikit-learn和TensorFlow）》第四章內容的學習心得
本章主要講訓練模型的方法。 線性回歸模型 閉式方程：直接計算最適合訓練集的模型參數 梯度下降：逐漸調整模型參數直到訓練集上的成本函數調至最低，最終趨同與第一種方法計算出的參數 ...
原文：《機器學習》第二次作業——第四章學習記錄和心得
機器學習 第四章學習記錄和心得 線性判據與回歸 思維導圖 .線性判據基本概念 生成模型 概念：給定訓練樣本 ，直接在輸入空間內學習其概率密度函數 。 優勢：可以根據 采樣新的樣本數據 synthetic data 可以檢測出較低概率的數據，實現離群點檢測 劣勢 如果是高維的 ，需要大量訓練樣本才能准確的估計 否則，會出現維度災難問題 判別模型 概念：給定訓練樣本 ，直接在輸入空間內估計后驗概率 ...
2021-05-26 21:05 0 186 推薦指數：
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