台大Hung-Yi Lee Machine Learning 学习笔记——Regression
课程网站：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html 一、回归的基本步骤 1. 建立模型 假如是线性模型 2. 评估模型 建立一个Loss Function，这里试着 其中，表示真实值，表示预估值。 3. 选择最好的函数——梯度下降 梯度下降的办法： 1）随机选择一个初始
相关文章
- 1. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (6)Logistic Regression
- 2. Coursera Machine Learning 学习笔记（二）Linear Regression
- 3. Machine Learning (Hung-yi Lee, NTU)
- 4. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (2)Linear Regression and Overfitting
- 5. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (13)Semi-supervised Learning
- 6. Machine Learning 学习笔记
- 7. Machine Learning Techniques 笔记：2-5 Kernel Logistics Regression
- 8. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (1)Introduction of machine Learning
- 9. Machine Learning Techniques 笔记：2-6 Support Vector Regression
- 10. 【Machine Learning, Coursera】机器学习Week3 Logistic Regression
- 更多相关文章...
- • Docker Machine - Docker教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 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
相关文章
- 1. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (6)Logistic Regression
- 2. Coursera Machine Learning 学习笔记（二）Linear Regression
- 3. Machine Learning (Hung-yi Lee, NTU)
- 4. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (2)Linear Regression and Overfitting
- 5. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (13)Semi-supervised Learning
- 6. Machine Learning 学习笔记
- 7. Machine Learning Techniques 笔记：2-5 Kernel Logistics Regression
- 8. 台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (1)Introduction of machine Learning
- 9. Machine Learning Techniques 笔记：2-6 Support Vector Regression
- 10. 【Machine Learning, Coursera】机器学习Week3 Logistic Regression