2018年9月21日

02-监督学习应用.梯度下降

摘要: 约定符号: m = 训练样本数 X = 输入变量(特征) Y = 输出变量(目标变量) (X,Y) = 表示一个样本 $\left ( X^{(i)},Y^{(i)} \right )$ = 第i个样本(上标i不是指数) 用线性表示则是: $h\left ( X \right )=\Theta _{ 阅读全文

posted @ 2018-09-21 17:53 医疗兵皮特儿 阅读(109) 评论(0) 推荐(0) 编辑

01-机器学习概述

摘要: 什么是机器学习? 非正式定义:在不直接针对问题进行编程的情况下,赋予计算机学习能力的一个研究领域 于一个计算机程序来说,给它一个任务T,和一个性能测量方法P,如果在经验E的影响下,P对T的测量结果得到了改进,那么就说该程序从E中学习。 监督学习: 我们给算法提供了一种标准答案,我们希望算法学习标准输 阅读全文

posted @ 2018-09-21 17:27 医疗兵皮特儿 阅读(133) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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