class 關於 閱讀全文 多變量 第一章 title 知識 代數 ref

吳恩達《機器學習》課程筆記

吳恩達《機器學習》課程筆記——第五章：Matlab/Octave教程 摘要: 這一章的內容比較簡單，主要是MATLAB的一些基礎教程，如果之前沒有學過matlab建議直接找一本相關書籍，邊做邊學，matlab的編程入門還是比較容易的。 在這裏想講一下matlab和Python的區別： 吳恩達教授在剛開始教機器學習課程的時候，主要用的是matlab/octave，他給出的理由是閱讀全文 posted @ 2019-02-24 23:13 李是李雅普諾夫的李 閱讀(4) | 評論 (0) 編輯 吳恩達《機器學習》課程筆記——第四章：多變量線性回歸 摘要: 4.1 多維特征 在之前的內容中，只探討了單一特征的回歸模型，也就是 m 個樣本實例中，每個樣本實例 x 只有一個特征，比如房價預測中的 m 個樣本中，每個樣本只有“房間尺寸”這一個特征。 在實際情況中，更多的是涉及到多維特征模型，比如影響房價的因素（即特征）除了房間尺寸外，還有房間數、樓層等等。這閱讀全文 posted @ 2019-02-24 19:25 李是李雅普諾夫的李 閱讀(90) | 評論 (0) 編輯 吳恩達《機器學習》課程筆記——第三章：線性代數回顧 摘要: 吳恩達機器學習的課程中，關於線性代數方面的介紹比較少，而且比較簡單，適合於系統學習過線性代數課程的人。本部分的內容不僅包括吳恩達教授的課程，還包括一些常用的線性代數知識總結——依托於《線性代數》（同濟版）教材。閱讀全文 posted @ 2019-01-13 23:21 李是李雅普諾夫的李 閱讀(15) | 評論 (0) 編輯 吳恩達《機器學習》課程筆記——第二章：單變量線性回歸 摘要: 2.1 模型描述 讓我們以預測住房價格的例子開始：首先要使用一個數據集，數據集包含不同房屋尺寸所售出的價格，根據數據集畫出我的圖表。比方說，如果你朋友的房子是 1250 平方尺大小，你要告訴他們這房子能賣多少錢。那麽，你可以做的一件事就是構建一個模型，也許是條直線，從這個數據模型上來看，也許你可以告閱讀全文 posted @ 2019-01-13 18:13 李是李雅普諾夫的李 閱讀(160) | 評論 (0) 編輯 吳恩達《機器學習》課程筆記——第一章：緒論 初識機器學習 摘要: 1.1 什麽是機器學習 卡內基梅隆大學的Tom Mitchell提出了一種機器學習的定義：電腦程序要完成任務（T），如果電腦程序獲取關於任務（T）的經驗（E）越多，就表現（P）越好，那麽就可以說這個程序“學習”了關於任務（T）的經驗。舉個例子，Samuel編寫了一個西洋棋程序。該程序要完成下棋的任務閱讀全文 posted @ 2019-01-13 16:07 李是李雅普諾夫的李 閱讀(58) | 評論 (0) 編輯

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