合集-机器学习笔记

摘要：本文作为我看过 # 吴恩达机器学习系列课程的产物，并不适用于一无所知的学习者。在机器学习中，有三个很重要的函数：

h_{θ} (x)

$h_\theta(x)$ 表示预测数据

J (θ)

$J(\theta)$ 代价函数，表示预测和实际的差距，

J (θ) \geq 0

$J(\theta) \ge 0$ ，且

J (θ)

$J(\theta)$ 值越阅读全文

posted @ 2024-06-02 12:24 jeefy 阅读(87) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：Logistic 回归是线性回归中一个很重要的部分。 Logistic 函数：

σ (x) = \frac{L}{1 + \exp (- k (x - x_{0}))}

$\sigma(x) = \frac {L} {1 + \exp(-k(x - x_0))}$ 其中：

L

$L$ 表示最大值

x_{0}

$x_0$ 表示对称中心

k

$k$ 表示倾斜度一般来说，都将

L

$L$ 设为阅读全文

posted @ 2024-06-07 18:09 jeefy 阅读(59) 评论(0) 推荐(1) 编辑

摘要：神经网络应该由若干神经元组成。前面的每一个神经元都会给到一个参数，将传递的所有参数看作一个向量

\vec{x}

$\vec x$ ，那么此神经元的净输入为：

z = x ω + b

$z = x \omega + b$ 其中

ω

$\omega$ 称为权重向量。这里认为

x

$x$ 是行向量，而

ω

$\omega$ 是列向量。阅读全文

posted @ 2024-06-08 11:32 jeefy 阅读(212) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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