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文章/答案/技术大牛

发布

木木玲

专栏作者

72

文章

81510

阅读量

29

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第十章神经网络参数的反向传播算法

该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。 10.1 代价函数为神经网络拟合参数的算法

tomas家的小拨浪鼓

2019-03-21

6190

第十八章大规模机器学习

大数据学习有其特有的问题。具体来说，是计算问题。如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有1亿条记录的训练集？

tomas家的小拨浪鼓

2019-03-19

4630

第十七章推荐系统

第一、仅仅因为它是机器学习中的一个重要的应用。在过去几年，我偶尔访问硅谷不同的技术公司，我常和工作在这儿致力于机器学习应用的人们聊天，我常问他们，最重要的机器学习的应用是什么，或者，你最想改进的机器学习应用有哪些。我最常听到的答案是推荐系统。现在，在硅谷有很多团体试图建立很好的推荐系统。因此，如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如像亚马逊和网飞这样的公司。因此，对推荐系统性能的改善，将对这些企业的有实质性和直接的影响。

tomas家的小拨浪鼓

2019-03-19

5570

第十五章降维

第二种类型的无监督学习问题，叫做降维。这里有一些，你想要使用降维的原因： ① 数据压缩数据压缩不仅能对数据进行压缩，使得数据占用较小的内存或硬盘空间。它还能对学习算法进行加速 ② 可视化数据

tomas家的小拨浪鼓

2019-03-19

5050

第十一章应用机器学习的建议

腾讯云测试服务编程算法神经网络机器学习深度学习

该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。本章含盖 11.1 决定下一步做什么 11.2

tomas家的小拨浪鼓

2019-03-15

4060

第十四章无监督学习

聚类算法（非监督学习算法）。我们将要让计算机学习无标签数据，而不是此前的标签数据。

tomas家的小拨浪鼓

2019-03-15

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第十三章支持向量机

到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法。在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B，而更重要的是，应用这些算法时，所使用的数据量。这就体现你使用这些算法时的技巧了，比如：你为学习算法所设计的特征量的选择，以及如何选择正则化参数，诸如此类的事。

tomas家的小拨浪鼓

2019-03-15

5740

第九章神经网络学习

例1：假如有一个监督学习分类问题：如果只有2个特征的话，这么做还能比较好的拟合

tomas家的小拨浪鼓

2019-03-11

4220

第七章 Logistic 回归

蓝色：加入新的训练集后，之前拟合的线性函数，显然适用于新的数据集。但是，此时我们因为新的数据集的加入，拟合出一个新的线性函数（蓝色），此时，若还用 0.5 作为阈值，那么分类结果就不那么理想了。

tomas家的小拨浪鼓

2019-03-08

4880

第五章多变量线性回归

n ：特征量的数目 x^(i) ：第 i 个训练样本的输入特性值 x^(i)_j ：第 i 个训练样本中第 j 个特征量的值

tomas家的小拨浪鼓

2019-03-08

8230

第二章单变量线性回归

a）我们向学习算法提供训练集 b）学习算法的任务是输出一个函数（通常用小写h表示），h代表假设函数 c）假设函数的作用是，把房子的大小作为输入变量（x），而它试着输出相应房子的预测y值 h：是一个引导从x得到y的函数

tomas家的小拨浪鼓

2019-03-08

9750

第一章绪论：初识机器学习

编程算法无监督学习机器学习监督学习神经网络

该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。

tomas家的小拨浪鼓

2019-03-04

3830

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