摘要：
本章主要讲训练模型的方法。 线性回归模型 闭式方程：直接计算最适合训练集的模型参数 梯度下降：逐渐调整模型参数直到训练集上的成本函数调至最低，最终趋同与第一种方法计算出的参数 首先，给出线性回归模型的预测公式 将上述公式向量化 当公式存在后，我们由于需要最优参数，因此需要成本函数。线性回归模型一般的 阅读全文
摘要：
https://pan.baidu.com/s/1iTIoa4RXdK-lo_QEgLEOFw 提取码：76hf 阅读全文
摘要：
回顾3月，自己做的很多地方值得坚持，但也存在很多的问题。比如制定的计划开始挺好的，之后就不想再去坚持，这个非常糟糕，我需要自己改进！在学习方面，我感觉自己的强度还不够大，没有达到自己所期望的那个样子，不能在4月份浪费自己的时间，我需要更加努力！在生活方面，我应该早点睡觉，早点起床，早点干活，规律自己 阅读全文
摘要：
本章主要讲关于分类的一些机器学习知识点。我会按照以下关键点来总结自己的学习心得：（本文源码在文末，请自行获取） 什么是MNIST数据集 二分类 二分类的性能评估与权衡 从二元分类到多类别分类 错误分析 多标签分类、多输出分类 什么是MNIST数据集 MNIST数据集是一组由美国高中生和人口调查局员工 阅读全文
摘要：
请支持正版图书， 购买链接 下方内容里面很多链接需要我们自备梯子，实在不会再请留言，节约彼此时间。 源码在底部，请自行获取，谢谢！ 当开始着手进行一个端到端的机器学习项目，大致需要以下几个步骤： 观察大局 分析业务，确定工作方向与性能指标 获得数据 借助框架分析数据 机器学习算法的数据准备 选择和训 阅读全文