2017年6月6日
【ng公开课笔记02】线性回归
摘要： 一、主要步骤(各算法通用) 构建模型 构建代价函数 参数优化 监督学习的工作方式： ![image_1bh51fai51gi31us419km90j9jd13.png 28.8kB][1] 二、单变量线性回归 eg：房价估计 1.构建模型 ![house_price][2] 假设函数: $ h_\t 阅读全文
posted @ 2017-06-06 16:18 kingsea0_0 阅读(202) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【ng公开课笔记01】概述
摘要： 一、机器学习的分类 | 分类 | 特点 | |: :|: :| |监督学习|有标注的数据| |无监督学习|无标注的数据| 二、应用 监督学习： 回归（预测）： ![对房价的预测][1] 分类： ![判断肿瘤的性质][2] 无监督学习： 聚类 ![监督和无监督的对比][3] 可用于新闻分类、DNA鉴别 阅读全文
posted @ 2017-06-06 16:17 kingsea0_0 阅读(101) 评论(0) 推荐(0) 编辑
杂感
摘要： 从小到大除了语文作文以外就很少写东西，但自己又对文字有着天然的兴趣，如果说上大学前是因为没有时间写，那现在只能说是懒了。然而想写也不知道怎么表达，不过总要从舒适区走出来尝试一下，索性就从记录一下自己的学习过程开始吧，也当作一个笔记和总结。如果能给其他人带来帮助就更好了。 大概没什么人看，但希望自己能 阅读全文
posted @ 2017-06-06 16:16 kingsea0_0 阅读(82) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【ng公开课笔记05】神经网络
摘要： MathJax.Hub.Config({ extensions: ["tex2jax.js"], jax: ["input/TeX", "output/HTML CSS"], tex2jax: { inlineMath: [ ['$','$'], ["\\(","\\)"] ], displayMa 阅读全文
posted @ 2017-06-06 16:07 kingsea0_0 阅读(170) 评论(0) 推荐(0) 编辑