摘要：#梯度下降 梯度下降是很常用的算法,它可以讲代价函数j最小化,他不仅用于线性回归算法中,也广泛应用于机器学习其他领域,不仅仅可以最小化代价函数,也可以最小化其他函数,在后边课程会记录. #问题描述 我们有一个函数j(θ_0,θ_1)(也许是线性回归的代价函数,也许是其他函数),我们需要一个算法去最小 阅读全文

摘要：#线性回归函数 现在我有一些数据集,想通过一个一次函数(即是线性回归函数,一条直线),去拟合这些数据,线性回归函数在确定之前如下图: 其中 θ0 和 θ1 都是未知量, θ0 和 θ1 可以取任意值,如何选择 θ0 和 θ1 ? 此时就用到了代价函数 #代价函数 这就是一次函数的代价函数: 此种函数 阅读全文

摘要：#机器学习分类 机器学习分为监督学习和非监督学习 #监督学习定义 根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型 ##回归问题 回归问题是机器学习三大基本模型中很重要的一环，其功能是建模和分析变量之间的关系。 回归问题多用来预测一个具体的数值 ##分类问题 阅读全文

摘要：#机器学习定义(1)(Arthur Samuel) Field of study that gives computers the ability to learn with out being explicitly programmed (在没有明确设置的情况下,使机器具有学习能力的领域) #机器 阅读全文