预备知识和符号约定

3 预备知识和符号约定

如果你已经学习了机器学习课程(如我在Coursera上的Machine Learning MOOC),或者你拥有应用监督式学习的经验,你应该可以理解下面的内容。 我假设你熟悉监督式学习(supervised learning): 使用带有标签的训练样例(x,y)学习一个从x映射到y的函数。监督式学习包括线性回归(linear regression),逻辑回归(logistic regression)和神经网络(neural networks)。机器学习的形式有很多种,但今天大多数的机器学习应用都是监督式学习。 我会经常提到神经网络(neural networks)(也被称为“深度学习(deep learning)”),而你只需要对他们有一个基本的了解即可。 如果你对这里提到的概念不是很熟悉,你可以看一下Coursera上面的Machine Learning课程(课程网址: http://ml-class.org)前三周的视频。

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏iOSDevLog

问题构建 (Framing):机器学习主要术语

29510
来自专栏算法channel

机器学习之线性回归:算法兑现为python代码

? 前面三天推送机器学习线性回归算法之最小二乘法,从假设到原理,详细分析了直接求解和梯度下降两种算法,接下来手动编写python代码实现线性回归的算法吧。 0...

4019
来自专栏企鹅号快讯

高精准预测—人工神经网络

我就在这里等你关注,不离不弃 ——A·May R-46T-56 ? 「序 言 」 前几天学习了R中的KNN近邻分类预测的做法,KNN近邻分析法可以说是最基础的、...

2176
来自专栏算法channel

机器学习:XGBoost 安装及实战应用

《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来...

4927
来自专栏超然的博客

Graph Attention Networks

paper:https://mila.quebec/wp-content/uploads/2018/07/d1ac95b60310f43bb5a0b802452...

2781
来自专栏ACM算法日常

第八篇:《机器学习之神经网络(三)》

每一个神经元都可以被认为是一个处理单元/神经核(processing unit/Nucleus),它含有许多输入/树突(input/Dendrite),并且有一...

971
来自专栏GAN&CV

3D卷积简介

注:本文首发在微信公众号-极市平台。如需转载,请联系微信Extreme-Vision

1.5K3
来自专栏机器之心

学界 | 带引导的进化策略:摆脱随机搜索中维数爆炸的魔咒

机器学习模型的优化常常涉及最小化代价函数,其中代价关于模型参数的梯度是已知的。当梯度信息可用时,梯度下降和变量等一阶方法因其易于实现、存储效率高(通常需要与参数...

851
来自专栏数据科学与人工智能

【应用】 信用评分:第7部分 - 信用风险模型的进一步考虑

以满足科学模型开发的主要标志 - 严谨性,可测试性,可复制性和精确性以及可信度 - 考虑模型验证以及如何处理不平衡数据非常重要。 本文概述了可用于满足这些标志的...

1063
来自专栏深度学习入门与实践

【原】文本挖掘——特征选择

特征选择有很多方法,看了很多资料后,我总结了以下几种,以后有新内容会随时修改 1.DF——基于文档频率的特征提取方法 概念:DF(document freque...

2315

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券