目录1 最小二乘法简介2 最小二乘法历史3 基本形式4 一元线性回归5 多元线性回归参考资料1 最小二乘法简介最小二乘法（Least square method，又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于...

目录1 聚类简介2 k-means算法流程3 利用k-means 对数据进行聚类4利用K-means进行图像分割5 小结参考资料1 聚类简介在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，我们的目标是通过对无标记训练样本的学习来解释数据的内在性质及规律，为了进一步的数据分析提供基础，此类学习应用最多的就是“聚类”(clustering)。聚类(clusteri...

文章目录1 卷积神经网络的训练方法1.1 误差更新方法1.2 参数的设定方法2 卷积神经网络的设计结构2.1 网络层排列规律2.2 网络参数的设计规律参考资料注：转载请标明原文出处链接：https://xiongyiming.blog.csdn.net/article/details/99944945#pic_center1 卷积神经网络的训练方法1.1 误差更新方法卷积神经网络的参数...

文章目录1 什么是深度学习？2 深度学习应用2.1 机器学习的一般方法2.2 深度学习的一般方法3 GPU的迅速发展3.1 GPU与显卡的区别3.2 GPU 与 CPU 区别3.3 GPU种类参考资料注：转载请标明原文出处链接：https://xiongyiming.blog.csdn.net/article/details/989440121 什么是深度学习？深度学习(DL, Deep...

吴恩达（Andrew Ng）在 Coursera 上开设的机器学习入门课《Machine Learning》：课程地址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning目录一、引言1.1、机器学习（Machine Learning）2.1、监督学习（Supervised Learning）（1） 什么是监督学习？（2...

文章目录1 卷积神经网络的训练方法1.1 误差更新方法1.2 参数的设定方法2 卷积神经网络的设计结构2.1 网络层排列规律2.2 网络参数的设计规律参考资料注：转载请标明原文出处链接：https://xiongyiming.blog.csdn.net/article/details/99944945#pic_center1 卷积神经网络的训练方法1.1 误差更新方法卷积神经网络的参数...

文章目录1 图简介2 图的存储2.1 邻接矩阵——数组2.2 邻接表——链表2.3 十字链表——链表2.4 邻接多重表——链表2.5 图的遍历(1) 深度优先搜索(2) 广度优先搜索(3) 代码示例2.6 最小生成树参考资料注：转载请标明原文出处链接：https://xiongyiming.blog.csdn.net/article/details/1009188811 图简介图 (Gr...

注：转载请标明原文出处链接：https://xiongyiming.blog.csdn.net/article/details/103140439为了方便查阅复习，将自己原来撰写的博文进行整理，机器学习图像处理专栏目录如下：机器学习(1): 线性回归——最小二乘法 小结机器学习(2): K-means (k均值) 聚类算法 小结机器学习(3): 线性回归中 梯度下降法 和 最小二乘...

第3周 课程内容有点多，分两个博客。吴恩达（Andrew Ng）《机器学习》课程笔记（4）第3周——正则化目录六、逻辑回归(Logistic Regression)6.1 分类(Classification)6.2 假设表示(Hypothesis Representation)6.3 决策边界(Decision Boundary)6.4 代价函数(Cost Fu...

文章目录1 MNIST手写字体数据集2 LeNet-5 网络模型3 实验4 小结参考资料注：转载请标明原文出处链接：https://xiongyiming.blog.csdn.net/article/details/1000135651989年，Yann Lecun在论文 Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition 中提出...