10 2018 档案
摘要:1.多元梯度下降算法演练1——特征缩放(Feature Scaling) (1)在一个有多个特征的机器学习问题中,并且确保这些特征的取值都处在一个相近的范围,这样梯度下降算法就能更快地收敛。 (2)例:关于房价问题。假如有一个具有两个特征的问题:x1:房屋面积的大小,取值在0~2000之间;x2:房
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摘要:一、监督学习(Supervised Learning) 举例:用一个软件来检验每一个用户的账户,判断它们是否被盗过(0代表未被盗过,1代表曾被盗过)。 二、无监督学习(Unsupervised Learning) 1.在无监督学习中我们已知的数据集没有标签或者它们具有相同的标签。无监督学习将这些数据
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浙公网安备 33010602011771号