發(fā)簡信
IP屬地：廣東
-
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
這是典型的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成狸臣，Layer L1是輸入層，Layer L2是隱含層，Layer L3是隱輸出劲妙，我們現(xiàn)在手里有一堆數(shù)據(jù){x1,x...
-
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法這是典型的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成，Layer L1是輸入層，Layer L2是隱含層，Layer L3是隱輸出惑申，我們現(xiàn)在手里有一堆數(shù)據(jù){x1,x...
-
正則化擬合問題： 還是來看預(yù)測房價(jià)的這個(gè)例子具伍，我們先對該數(shù)據(jù)做線性回歸，也就是左邊第一張圖圈驼。如果這么做人芽，我們可以獲得擬合數(shù)據(jù)的這樣一條直線，但是绩脆，實(shí)際...
-
LogisticRegression分類問題邏輯回歸提出的原因： 對于分類問題萤厅，為什么不能用我們之前學(xué)習(xí)的線性回歸算法來解決呢？有以下兩點(diǎn)： 1：不能很好地說明實(shí)際情況的真正意義 2：函數(shù)...
-
線性回歸假設(shè)函數(shù)： 參數(shù)：θ 特征量：x 代價(jià)函數(shù)： 梯度下降算法：下圖為梯度下降的目的靴迫，找到J（θ）的最小值惕味。 其實(shí)，J(θ)的真正圖形是類似下面這樣...