相关阅读
相关 Coursera吴恩达机器学习课程-第五章
五、Octave教程(Octave Tutorial) 5.1 基本操作 参考视频: 5 - 1 - Basic Operations (14 min).mkv
布满荆棘的人生相关 吴恩达-coursera-机器学习测试题第十七章-大规模机器学习
![70][] 1.选择：B 解析：由于代价函数上升了，所以应该减少学习速率，选择B ![70 1][] ![Center][] A并不需要代价函数总是减少，只是
忘是亡心i相关 吴恩达《机器学习》第一次作业——多变量线性回归
看这里 [https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/tree/master/code][https_gith
相关 吴恩达《机器学习》第二次作业——逻辑回归
1. 逻辑回归 给的数据集有两个特征变量。 设想你是大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的
分手后的思念是犯贱相关 吴恩达《机器学习》——第四次作业：BP神经网络
本此作业和上次作业的目标一样，属于多元分类任务。不过这次是使用BP神经网络。准确度比没有使用神经网络的第三次作业要高，但是训练的时间也长了很多。 参考：[https://g
相关 吴恩达《机器学习》——第三次作业：多元分类
写了好长时间的驼峰命名，最近有点恶心了，决定python用下划线，C++用驼峰。 这次作业是对手写数字的数据集进行训练。多元分类的一个任务。 参考：[https:/
相关 吴恩达《机器学习》——第七次作业：k-means算法
1. 2D-kmeans算法 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.py
相关 吴恩达《机器学习》——第七次作业：主要成分分析(PCA)
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import
深藏阁楼爱情的钟相关 吴恩达机器学习
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获
还没有评论，来说两句吧...