
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
一、回顾线性回归:线性回归:【每日一更】<吴恩达-机器学习>单变量的线性回归&认识梯度下降_故里的博客-CSDN博客一、单变量线性回归 - Linear regession with one variable:Supervised Learning: Gives the "right answer" for each example in the data.Regression Probl

目录一、手写数字识别概述:二、Input and Output:三、入门案例-简单数据训练:1.数据集的准备:一、手写数字识别概述:数据集:MNIST使用灰度图片处理,得到一个28行28列1(标识颜色值,255表示纯黑,0表示纯白)二、Input and Output:one-hot编码(独热编码):Regression VS Classification激活函数:Loss损失函数:三、入门案例-

目录一、机器学习概述 - What is machine learning ?:二、机器学习分类 - Machine learning algorithms:1.监督学习 - Supervised learning:2.无监督学习 - Unsupervised learning:Cocktail party problem algorithm:一、机器学习概述 - What is machine

目录一、人工智能领域概述:1.机器学习概述:2.机器学习问题:3.机器学习种类:4.基于实例的学习和基于模型的学习:二、机器学习的一般过程:数据处理:机器学习:业务运维:三、:机器学习的典型应用:四、机器学习的基本问题:一、人工智能领域概述:1.机器学习概述:机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学。一个计算机程序在完成任务T之后,获取经验E,其表现效果为P,如果任务T的性能表现,也

进入Releases 中下载 exe 执行文件(Lua 解释器安装包),双击下一步安装!配置Lua 解释器的地址(注意是 luaXXX.exe!Lua 解释器 下载地址。

对,没错又是我,这次带来的是.NET(C#)开发环境 Rider,拒绝Visual Studio xxx 从我做起......(手动狗头),作为一个习惯了使用IDEA开发Java的人来说,让我去用Visual Studio xxx 确实有些头疼(UI确实不讨喜,作为一个颜控......懂的都懂,不懂的就不懂......)。VS code呢?啊这个......种种原因,所以我选择了Rider 作为C

目录一、手写数字识别概述:二、Input and Output:三、入门案例-简单数据训练:1.数据集的准备:一、手写数字识别概述:数据集:MNIST使用灰度图片处理,得到一个28行28列1(标识颜色值,255表示纯黑,0表示纯白)二、Input and Output:one-hot编码(独热编码):Regression VS Classification激活函数:Loss损失函数:三、入门案例-

目录一、装饰器的本质:函数闭包(function closure):二、装饰器使用方法:保留函数参数和返回值的函数闭包:三、多个装饰器的执行顺序:四、创建带参数的装饰器:一、装饰器的本质:装饰器(decorator)本质是函数闭包(function closure)的语法糖(Syntactic sugar)函数闭包(function closure):函数闭包是函数式语言(函数是一等公民,可作为变

目录一、设置前提:二、设置过程:一、设置前提:该设置的前提是您已经完成了Anaconda安装,以及完成了Pycharm的安装。二、设置过程:打开setting设置:选择Python Interpreter:添加Python Interpreter:设置本地Anaconda的Python解释器,这里的解释器不是Anaconda创建的虚拟环境中的Python解释器,是直接在Anaconda安装目录中的

目录一、线性回归的模型函数和损失函数:二、线性回归的算法:1.梯度下降法:2.最小二乘法:三、线性回归的推广:多项式回归四、线性回归的推广:广义线性回归五、线性回归的正则化:一、线性回归的模型函数和损失函数:二、线性回归的算法:1.梯度下降法:【机器学习】<刘建平Pinard老师博客学习记录>梯度下降(Gradient Descent)_故里的博客-CSDN博客目录一、梯度:二、梯度上升和梯度下降








