Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
【吴恩达机器学习 - 5】揭秘学习曲线:偏差和方差与代价函数之间的相互关系(课后练习第五题-ex5)
目录 1 回顾线性回归的正则化 1 1 代价函数 1 2 梯度 2 偏差与方差 2 1 训练集数量对 代价 的影响 3 多项式回归 3 1 多项式特征的生成 3 2 lambda对 代价 的影响 照旧 本练习的相关资料链接将会扔到评论区 大
吴恩达机器学习
机器学习
人工智能
分类算法:Logistic 回归(二分类,多分类)
关于分类问题 结果常有两个 用 0 1 表示 0表示负类 常表示没有某样东西 1表示正类 表示具有我们要寻找的东西 将线性回归应用到分类问题 运气好的话 可能也会运行的很好 但这取决于数据集 所以将线性回归应用到分类问题并不是一个好的方法
吴恩达机器学习
L1W2作业1
1 使用numpy构建基本函数 Numpy是Python中主要的科学计算包 它由一个大型社区维护 在本练习中 你将学习一些关键的numpy函数 例如np exp np log和np reshape 你需要知道如何使用这些函数去完成将来的练习
吴恩达机器学习
python
机器学习
深度学习