Andrew Ng带我漫步机器学习 - 第四周
非线性假设-神经网络模型 为什么还需要神经网络？ 神经网络模型 模型展示 公式参数 矩阵实现向前传播 自学习特征 多类分类 一对多模型 为什么还需要神经网络？ 线性回归和逻辑回归确实可以解决大量的监督学习问题，但是在非线性多项式假设方程中，随着样本集特征数的增多，参数会成指数级的增长，给算法带来几乎不显示的巨大计算压力，此时，我们需要引入神经网络 最典型的神经网络问题就是计算机视觉，每个像素都是一
相关文章
- 1. Andrew Ng带我漫步机器学习 - 第十一周 OCR
- 2. Andrew Ng带我漫步机器学习 - 第十周 处理大数据
- 3. 和Andrew Ng散步在机器学习花园 - 第一周
- 4. Andrew Ng机器学习笔记（四）
- 5. 和Andrer Ng漫步于机器学习 - 第二周
- 6. 《深度学习——Andrew Ng》第一课第四周编程做业
- 7. Stanford coursera Andrew Ng 机器学习课程第四周总结（附Exercise 3）
- 8. 机器学习心得之Andrew Ng（1）
- 9. 机器学习心得之Andrew Ng（4）
- 10. Andrew Ng——神经网络和深度学习——第四周笔记
- 更多相关文章...
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 漫谈MySQL的锁机制
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Andrew Ng带我漫步机器学习 - 第十一周 OCR
- 2. Andrew Ng带我漫步机器学习 - 第十周 处理大数据
- 3. 和Andrew Ng散步在机器学习花园 - 第一周
- 4. Andrew Ng机器学习笔记（四）
- 5. 和Andrer Ng漫步于机器学习 - 第二周
- 6. 《深度学习——Andrew Ng》第一课第四周编程做业
- 7. Stanford coursera Andrew Ng 机器学习课程第四周总结（附Exercise 3）
- 8. 机器学习心得之Andrew Ng（1）
- 9. 机器学习心得之Andrew Ng（4）
- 10. Andrew Ng——神经网络和深度学习——第四周笔记