想用python做機器學習嗎咳秉，是不是在為從哪開始撓頭包各？這里我假定你是新手归苍，這篇文章里咱們一起用Python完成第一個機器學習項目。我會手把手教你...
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手把手教你用python開始第一個機器學習項目 -
機器學習實戰(zhàn)之一：一個完整的機器學習項目一個機器學習項目主要步驟為： 1. 獲取數據 使用Pandas加載數據薯定，并返回一個包含所有數據的PandasDataFrame對象唾那。 使用Dat...
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100天機器學習實踐之第2天這是github上的一個項目，地址在這兒拔恰，作者@# Avik-Jain因谎。 Day 2， 簡單線性回歸 使用一個特征值預測結果 這是一種基于獨立的...
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Python3機器學習實踐：線性回歸【實例：波士頓房價預測】線性回歸是機器學習中最基礎的算法颜懊，它研究的是樣本目標和特征變量之間是否存在線性關系〔撇恚現在我們有506條有關波士頓房子的綜合數據，包括房子的價格河爹、...
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Lesson 13 - 多元線性回歸概括 理解多重線性回歸的應用 , 潛在問題和評估模型擬合的方法 , 是更復雜機器學習方法的核心 學習了如何在Python中構建多元線性回歸模型匠璧，...
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吳恩達機器學習：神經網絡 | 多分類問題上一周我們學習了 邏輯回歸[http://makingagent.com/2018/03/31/coursera-ml-andrewng-log...
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吳恩達機器學習筆記-過擬合
概念 假設我們有一組數據集如下圖所示： 左邊的圖中，我們假設咸这，與數據集進行比較發(fā)現此函數和數據的擬合度并不是很高夷恍，先然數據并不是呈現一條直線的形...
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第二天、機器學習中的數學基礎基于視頻：七月算法-深度學習課程-5月-第一課：機器學習中的數學 https://www.youtube.com/watch?v=T0WrSQi...
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吳恩達機器學習筆記-梯度下降
通過前面的文章我們現在已經有了假設函數并知道如何度量這個函數與數據的符合程度媳维，即代價函數取得最小值酿雪。那么現在要做的，就是如何去預估這個假設函數的...
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吳恩達機器學習筆記-正規(guī)方程
在前面的學習中侄刽，我們一直使用的線性回歸算法是梯度下降法指黎，即為了最小化代價函數，我們需要通過迭代很多步來收斂到全局最小值州丹。那么現在我們來學習一種新...
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