关于机器学习的一些知识点

2019-7-26更新
1.卷积
1)3维卷积核对3维数据卷积的结果是1维的。
2)n个3维卷积核卷积的结果是n维的


常见的MSE写法有
MSE= \frac{1}{m}\sum^{m}_{i=0}(\mathbf{\Theta}^TX^{(i)}-y^{(i)})^2
MSE= \frac{1}{m}\sum^{m}_{i=0}((\omega^TX^{(i)} + b)-y^{(i)})^2
这里我就很疑惑为什么会不一样,看吴恩达老师的视频找到了答案
\mathbf{\Theta}=\begin{bmatrix}\Theta_0\\ \Theta_1 \\ \Theta_3 \\ \dots \\ \Theta_n \end{bmatrix}
这里是一些符号约定的问题,\Theta_0 = b \Theta_1 \dots \Theta_n=\mathbf{\omega}所以现在就明白了。

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