相关阅读
相关 应用机器学习的建议(Advice for applying machine learning)
目录 决定下一步做什么 评估假设 模型的选择和训练、验证、测试集 诊断偏差与方差 正则化和偏差、方差 学习曲线 决定接下来做什么
╰+哭是因爲堅強的太久メ相关 Machine_Learning（第二章）
Chapter\_2 代价函数 hypothesis：θ0、θ1为参数 cost function：m为样本数量，i为第i个样本 goal：找到(θ0,θ1)
Bertha 。相关 Machine_Learning（第一章）
Chapter\_1 supervised learning 数据已经有“right answer” ①regression（回归）— predict real-
素颜马尾好姑娘i相关 Top 20 R Machine Learning and Data Science packages
By [Geethika Bhavya Peddibhotla][], KDnuggets. ![c][] [comments][] The [CRAN Package
相关 Machine Learning Pipelines for R
Machine Learning Pipelines for R Building machine learning and statistical models often
相关 Machine Learning in iOS
[本文来自简书，原文地址:http://www.jianshu.com/p/981774d46d93][http_www.jianshu.com_p_981774d46d93]
相关 Machine learning （2）
多变量线性回归 `多维特征` 目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型
相关 Machine learning （3）
逻辑回归 `分类问题` 在分类问题中，你要预测的变量y y 是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。 在
相关 Neural Networks for Machine Learning Lecture 6 Quiz
Neural Networks for Machine Learning Lecture 6 Quiz 每个人的题目可能有略微不同。 
淩亂°似流年相关 Vectorization in Machine Learning
对于有些问题，如果使用了合适的向量化方法，代码就会变得简单得多而且有效得多。 我们来看一些例子： 这是一个常见的线性回归假设函数： ![20181112202014808
还没有评论，来说两句吧...