吴恩达机器学习（Machine Learning）课程总结笔记---Week3
文章目录 0 概述 1. 课程大纲 2. 课程内容 2.1 逻辑回归假设模型的引入 2.1.1 分类问题 2.1.2 逻辑回归的假设表示 2.1.3 假设函数的决策边界 2.2 逻辑回归的求解 2.2.1 定义损失函数 2.2.2 简化损失函数并使用梯度下降求解 2.2.3 高级优化算法 2.2.3.1 高级优化算法的优缺点 2.2.3.2 使用高级优化算法（fminunc） 2.3 多分类问题
相关文章
- 1. 吴恩达机器学习（Machine Learning）课程总结笔记---Week6
- 2. 吴恩达Machine learning-- week3课后作业
- 3. 吴恩达机器学习笔记：Week3
- 4. 吴恩达机器学习（Machine Learning）课程总结笔记---Week 1
- 5. 吴恩达机器学习（Machine Learning）课程总结笔记---Week 2
- 6. coursera-Machine Learning--吴恩达-week3--逻辑回归--学习笔记
- 7. 初识机器学习——吴恩达《Machine Learning》学习笔记（九）
- 8. 初识机器学习——吴恩达《Machine Learning》学习笔记（一）
- 9. 吴恩达机器学习 Machine Learning Week_6学习笔记
- 10. 吴恩达机器学习 Machine Learning Week_10学习笔记
- 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）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
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. 吴恩达机器学习（Machine Learning）课程总结笔记---Week6
- 2. 吴恩达Machine learning-- week3课后作业
- 3. 吴恩达机器学习笔记：Week3
- 4. 吴恩达机器学习（Machine Learning）课程总结笔记---Week 1
- 5. 吴恩达机器学习（Machine Learning）课程总结笔记---Week 2
- 6. coursera-Machine Learning--吴恩达-week3--逻辑回归--学习笔记
- 7. 初识机器学习——吴恩达《Machine Learning》学习笔记（九）
- 8. 初识机器学习——吴恩达《Machine Learning》学习笔记（一）
- 9. 吴恩达机器学习 Machine Learning Week_6学习笔记
- 10. 吴恩达机器学习 Machine Learning Week_10学习笔记