关键词：
这篇记录的内容来自于Andrew Ng教授在coursera网站上的授课。
1.多元线性回归(multivariate linear regression)：
h函数：$h_ heta(x)= heta_0+sum_i=1^n heta_ix_i$
为方便起见，每个样本的维度都设为n+1维，每一维都向后延一位，第一维是1。
则$$h_ heta(x)=sum_i=0^n heta_ix_i$$
$$h_ heta(x)= heta^Tx$$
J函数为平方误差函数。
最小化$frac12msum_i=1^m(h_ heta(x^(i)-y^(i))^2$。
多元线性回归的梯度下降法：
$ heta_i:= heta_i-alphafrac1msum_j=1^m(h_ heta(x^(j)-y^(j))x^(j)_i$
psp（3.23——3.29）以及周记录
3.239:3010:301545AndroidStudio界面设计学习AYmin 13:0013:15015站立会议AYmin 23:2023:45025英语百词斩BYmin 3.249:0511:0520100讨论班AYmin 15:3015:47017站立会 查看详情
实习第一周记录
...理员设置自己在内网的账号密码什么的。弄完这些就开始学习编码 查看详情
ca周记-在azureml上用.net跑机器学习
...一个跨平台，全场景应用的开源技术。你有在用.NET做机器学习/深度学习的应用吗？如果从框架角度，ML.NET/Tensorflow.NET/ 不断在进步的TorchSharp通过几年的发展已经开始稳定，但如果在一些大型项目上，特别现... 查看详情
每周专业学习周记-1(代码片段)
每周专业学习周记-1标签（空格分隔）：周记说明：接下来的每一周都将会跟新我的专业学习周记，内容包括代码+总结。目前主要除了课程内的《数据结构与算法》课程之外，还有Python语言学习，Python作为现在比较热门并且易入... 查看详情
实习第一周记录
...理员设置自己在内网的账号密码什么的。弄完这些就开始学习编码规范，有好多都是一看就可以想出来为什么这样去规范的，“知其然知其所以然”吧，哈哈，但还是会担心写代码的时候会犯错误，所以还是... 查看详情
总目录机器学习原理剖析开源实战项目全套学习指南（50篇合集）
写在前面我为了更加的高效的学习，需要不断地输入和输出相信不管此时的你是怀着好奇心打开这篇文章；还是偶然间刷到这篇博文；或者带有学习目的性走到这片领域，我都相信，面前的你一定会成功，... 查看详情
来了，周记篇二
这周学习了UI测试，虽然刚开始没有一次性完成，可是后来还是在不断的努力中完成了测试。 通过这次对测试的学习，以后会更加努力的学习。学习并不是想象中那么简单，但是把学习当成一件快乐的事情来做... 查看详情
java入门学习周记week01
...作为一名Java初学者，我深知总结复习的重要性。我认为学习就是一个积累的过程。所以我决定在这里记录下我每周学习的内容和一些总结，为以后的自己提供一些参考。1.Java语言跨平台原理平台：指的是操作系统(Windows，Linux，M... 查看详情
周记（第三周）
1.在看书籍和视频学习中成功调试了Java环境和eclipse，并且在eclipse中完成了helloWorld.Java并且在javac中完成了helloworld.java，每天依然坚持打字的训练，并且不间断地学习java语言和一些相关的知识，问题暂时还没有遇到特别难的，因... 查看详情
周计划&周记录：2022年6月27日-2022年7月3日
...了。【脱离苦海，太高兴了】计划2：计划3：学习计划1：完成K8S的动手实战。计划2：学习英文，平时尽量使用英文，目的是进入外企，接触更高级的圈子。计划3：生活计划1：周末继续逛风... 查看详情
机器学习-第二节：机器学习模型之线性回归
部分参考机器学习算法——线性回归（超级详细且通俗）刘建平博客文章目录一：线性回归基本概念（1）回归分析（2）线性回归二：线性回归确定参数的方法（1）最小二乘法A：代数求... 查看详情
机器学习-第二节：机器学习模型之线性回归
部分参考机器学习算法——线性回归（超级详细且通俗）刘建平博客文章目录一：线性回归基本概念（1）回归分析（2）线性回归二：线性回归确定参数的方法（1）最小二乘法A：代数求... 查看详情
第二篇[机器学习]学习机器学习，从最简单的线性回归开始
机器学习，分为监督学习和无监督学习，监督学习里有回归和分类，分类有线性回归和逻辑回归。从最简单的线性回归开始：通过已有数据需要预测的线性方程：实际值和预测值的误差，求最小误差函数（最小二乘法）：1.梯度... 查看详情
java学习周记week02
1.面向对象的思想 面向对象是基于面向过程的编程思想. 面向过程:强调的是每一个功能的步骤 面向对象:强调的是对象,然后由对象去调用功能 特点 是一种更符合我们思考习惯的思想 可以... 查看详情
机器学习决策树理论第二卷
决策树内容来至于《统计学习与方法》李航,《机器学习》周志华,以及《机器学习实战》PeterHarringTon,相互学习,不足之处请大家多多指教！本卷的大纲为1CART算法1.1CART回归树1.2CART分类树2CART剪枝3总结1CART算法CART分类与回归树(classi... 查看详情
万门大学人工智能课目录
...因2.3复杂系统引论2.4生活实例与本章答疑第3讲大数据与机器学习3.1大数据预测因为噪声失效3.2大数据与机器学习第4讲人工智能的三个阶段4.1规则阶段4.2机器学习阶段发展至连接主义阶段4.3课间答疑4.4连接主义阶段发展至深度学... 查看详情
学习资料
PCA和LDA-百面机器学习，统计学习方法（第二版），李政轩LinearDiscriminantAnalysisSVM-林轩田机器学习技法，统计学习方法（第二版）KernelTrick-李政轩Adaboost-林轩田机器学习技法，统计学习方法（第二版）决策树-统计学习方法（第二... 查看详情
机器学习总结之第二章模型评估与选择
机器学习总结之第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合错误率 =a个样本分类错误/m个样本精度 =1- 错误率误差：学习器实际预测输出与样本的真是输出之间的差异。训练误差：即经验误差。学习器在训练集上的误... 查看详情