摘要:[toc] 1.安装主题 window在cmd中输入 完成后输入查看 就提示有 Available Themes: chesterish grade3 monokai oceans16 onedork solarizedd solarizedl 2.切换 输入 如果命令是‘jt t 主题名’的形式切
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摘要:matrix.T transpose:返回矩阵的转置矩阵 matrix.H hermitian (conjugate) transpose:返回复数矩阵的共轭元素矩阵 matrix.I inverse:返回矩阵的逆矩阵 matrix.A base array:返回矩阵基于的数组 矩阵对象的方法: a
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摘要:"本文转载自http://blog.csdn.net/mao19931004/article/details/51915016" <!DOCTYPE html PUBLIC " //W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/
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摘要:[toc] "Python(版本3.6+) Anna Lena Popkes"
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摘要:http://blog.csdn.net/scruelt/article/details/78997697 https://github.com/fengdu78/Coursera ML AndrewNg Notes/blob/master/code/ex1 linear%20regression/
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摘要:概念 为了解决线性回归问题,我们也用梯度下降算法。 算法逻辑如下: 对于线性回归模型中例子,梯度下降可以如下: 算法 实际上梯度下降可有通过求导。这里的符号“:=”是赋值的含义 有两个注意点: 参数的更新,每次迭代中θ0和θ1是同时更新的。 在梯度下降中需要注意α,也就是学习速率(learn rat
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摘要:线性回归算法 linear regression 对于线性回归模型,我们期望对于样本数据集,通过假设函数,得出目标值 代价函数 m在这里指的是训练样本的数量 所以我们的目的就是得出代价函数(平方误差代价函数) θ0=0 先从简化的开始学习,将θ0=0开始分析: 在此之下我们可以从不同的x得到不同的h
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摘要:分类 机器学习可以分为两类:监督学习(Supervised Learning)和无监督学习(Unsupervised Learning) 监督学习 Supervised Learning 监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练示例。 在监督学习中,每个实例都是由
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摘要:Randow使用 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39508417 概率相关使用 转:http://www.cnblogs.com/NaughtyBaby/p/5568668.html :该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主
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摘要:[toc] 转相关资料: "官方手册" "易佰教程" "gitbook" "ZMonster's Blog" 速查表 速查代码 coding: utf 8 """ Created on Wed Mar 7 15:39:11 2018 @author: liyue """ import numpy a
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摘要:http://wwv.cyzone.cn/a/20170422/310196.html
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摘要:监督学习Supervised Leraning 给出一个算法那,需要部分数据集已经有正确答案。 回归性问题 要预测一个连续的输出 Demo:有一批货物,要预测未来几个月卖出多少 分类问题 要预测一个离散值的输出 Demo:有很多账户,要写一个程序来预测账户是否被黑 非监督学习Unsupervised
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