Coursera机器学习(Andrew Ng)笔记：ML算法指导与系统设计
ML算法指导与系统设计 机器学习初学者，原本是写来自己看的，写的比较随意。难免有错误，还请大家批评指正！对其中不清楚的地方可以留言，我会及时更正修改 当机器学习的效果不理想时，可以尝试以下操作： 1 获取更多的训练数据样本 2 减少特征数量 3 增加一些额外的特征 4 多项式特征 5 增加或减小参数 λ 实际使用时，不能只随机使用一种方法，下面我们来探索一些方法来进行诊断，帮助进行选择上述方法。
相关文章
- 1. Coursera机器学习(Andrew Ng)笔记：异常检测与推荐系统
- 2. Andrew Ng——coursera——学习笔记(二)
- 3. Coursera | Andrew Ng (03-week1)—机器学习 ML 策略（1）
- 4. Coursera机器学习(Andrew Ng)笔记：支持向量机
- 5. Andrew Ng机器学习笔记week6 机器学习的应用与设计
- 6. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 9_Neural Networks learning
- 7. Andrew Ng-机器学习笔记1
- 8. Andrew Ng机器学习笔记（六）
- 9. Andrew Ng机器学习笔记（一）
- 10. Andrew Ng机器学习笔记（四）
- 更多相关文章...
- • 移动设备 统计 - 浏览器信息
- • 浏览器 统计 - 浏览器信息
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Docker容器实战(七) - 容器眼光下的文件系统
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
相关文章
- 1. Coursera机器学习(Andrew Ng)笔记：异常检测与推荐系统
- 2. Andrew Ng——coursera——学习笔记(二)
- 3. Coursera | Andrew Ng (03-week1)—机器学习 ML 策略（1）
- 4. Coursera机器学习(Andrew Ng)笔记：支持向量机
- 5. Andrew Ng机器学习笔记week6 机器学习的应用与设计
- 6. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 9_Neural Networks learning
- 7. Andrew Ng-机器学习笔记1
- 8. Andrew Ng机器学习笔记（六）
- 9. Andrew Ng机器学习笔记（一）
- 10. Andrew Ng机器学习笔记（四）