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    吴恩达-机器学习-矢量-笔记

    7.矢量 一、矢量化的例子和代码对比: 关于以下式子的转换原因及理解:矢量例子.png 理解图:转换原因及理解图.png C++形式下的例子及代码的区别:C++矢量例子图.p...

  • 对比与融合:C++与Python在机器学习中的独特角色及其应用场景

    引言 作为一名初涉机器学习领域的探索者,我曾一度陷入困惑:为何在众多的编程语言中,C++与Python会在机器学习的实践中占据如此重要的地位?面对性能与易用性这对看似矛盾的需...

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    深入浅出:多元梯度下降法在机器学习中的关键要素及其与正规方程的优缺点 -笔记

    引言: 本文将通过通俗易懂的方式,探讨特征变量、多变量梯度下降、特征收缩、特征变量范围以及学习率如何影响多元梯度下降法,并对比其与正规方程的优缺点。 一、对特征的理解: 特征...

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    吴恩达机器学习:线性回归、代价函数 、 梯度下降算法-学习笔记

    本章重点:1.线性回归的理解与运用。2.什么是代价函数。3.什么是梯度下降算法。 一、线性回归 解释代价函数与梯度下降算法前必须提一下线性回归,因为他是代价函数与梯度下降算法...

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    监督学习与无监督学习-笔记

    一、监督学习: 监督学习:训练数据集由一系列带标签的示例组成,其中每个实例都有正确的答案或目标输出。 回归(Regression):试图从任何实数中预测一个数字。具体来说,回...