DeepLearning学习笔记（一）：Logistic 回归
DeepLearning学习笔记（一）：Logistic 回归 Logistic 回归是一种用于解决监督学习（Supervised Learning）问题的学习算法，其输出y的值为0或1。Logistic回归的目的是使训练数据与其预测值之间的偏差最小化。 下面以Cat vs No-cat为例： 给定以一个nx维特征向量x表示的一张图片，这个算法将估计这张图中存在一只猫的几率，即y=1的几率
相关文章
- 1. 机器学习笔记-Logistic回归
- 2. 逻辑回归（Logistic Regression）学习笔记
- 3. 机器学习笔记（7）-------logistic回归
- 4. 机器学习笔记之Logistic回归
- 5. 机器学习笔记（二）：Logistic回归
- 6. ESL4.4 逻辑斯蒂回归（logistic回归）学习笔记
- 7. deeplearning 学习笔记
- 8. 笔记-logistic回归算法
- 9. 机器学习-Logistic回归算法学习笔记
- 10. 机器学习学习笔记 Logistic回归的实现
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Kotlin学习（一）基本语法
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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
