梯度下降原始表达式:

向量化:

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  1. 【深度之眼吴恩达机器学习第四期】笔记(十二)

    目录 大规模学习 小批量梯度下降 在线学习 数据并行 应用举例 人工合成数据 上限分析 总结 大规模学习 现在机器学习的性能比过去的好,其中一个原因就是现在拥有大量的数据. 而且其中一种获得高性能机器 ...

  2. 吴恩达机器学习(四)逻辑回归(二分类与多分类)

    目录 0. 前言 1. 假设函数(Hypothesis) 2. 决策边界(Decision Boundary) 3. 代价函数(Cost Funciton) 4. 梯度下降(Gradient Desc ...

  3. 【深度之眼吴恩达机器学习第四期】笔记(十)

    目录 异常点检测 高斯分布 异常点检测和监督学习 选择特征 多元高斯分布 使用多元高斯分布的异常点检测算法 原始模型VS.多元高斯分布的模型 编程 异常点检测 假如有一个关于飞机引擎的数据集,而且这些 ...

  4. 【深度之眼吴恩达机器学习第四期】笔记(五)

    目录 机器学习诊断 一.无超参数时对假设进行评估 二.有超参数时对假设进行评估 三.过拟合还是欠拟合 四.增加还是减小正则化参数λ 五.应该获取更多的数据样本吗 总结一下 实现算法的推荐方法 数据偏差 ...

  5. 【深度之眼吴恩达机器学习第四期】笔记(一)

    目录 第一章:什么是机器学习 第二章:线性回归模型 第三章:矩阵运算 第四章:多变量线性回归 正规方程 第五章:操作 第一章:什么是机器学习 机器学习主要分为监督学习(我们教计算机如何学习)和无监督学 ...

  6. 【深度之眼吴恩达机器学习第四期】笔记(九)

    目录 K均值 K均值算法 语言描述 伪代码描述 解决分离不佳的簇 K均值的损失函数 K均值初始化 如何选择K 主成分分析 用途1:去除冗余特征 用途2:可视化数据 直观来理解主成分分析 主成分分析与线 ...

  7. 【深度之眼吴恩达机器学习第四期】笔记(八)

    目录 SVM 从逻辑回归到SVM 间隔最大理解SVM 直觉上来理解SVM 核函数 SVM编程 SVM 从逻辑回归到SVM 在逻辑回归中,如果标签y=1,我们希望预测值也等于1,那么就需要θTx远远大于 ...

  8. 【深度之眼吴恩达机器学习第四期】笔记(四)

    目录 神经网络 神经网络训练流程 我们已经有线性回归和逻辑回归了,为什么还要使用神经网络呢? 对于一个有两个输入分量(x1,x2)的分类问题,我们使用这两个分量的组合来构造假设函数(图中右上角),可能 ...

  9. 【深度之眼吴恩达机器学习第四期】笔记(二)

    目录 逻辑回归 线性回归不适合分类问题 逻辑回归函数 决策边界 损失函数 梯度下降 多类别分类 正则化 欠拟合和过拟合 线性回归正则化 正规方程的正则化 逻辑回归正则化 逻辑回归 逻辑回归虽然叫回归, ...

  10. 吴恩达机器学习笔记四之正则化

    本节目录 过拟合 代价函数 正则化线性回归 正则化逻辑回归 1 过拟合问题 正则化技术可以改善过拟合问题. 第一个模型是一个线性模型,欠拟合,不能很好地适应我们的训练集:第三个模型是一 个四次方的模型 ...

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