機器學習基石-Learning to Answer Yes/No
課程大綱 Perceptron Hypothesis Set 1.Hypothesis的線性表示 x=(x1,x2,...xd) y={+1,−1} h(x)=sign((∑i=1dwixi)−thershold) 2.Hypothesis的向量表示 h(x)=sign(wTx) 3.Hypothesis的圖像表示 x ：平面上的點 y ： ∘(+1) , ∗(−1) hypothesis ：平面
相關文章
- 1. 乾貨 | 機器學習基石02 Learning to Answer Yes/No
- 2. 林軒田《機器學習基石》（二）——Learning to answer yes or no
- 3. 臺大機器學習基石 Lecture 2 - Learning to Answer Y/N (PLA)
- 4. 機器學習基石 - Learning to Answer Yes/No
- 5. 《機器學習基石》2-Learning to Answer Yes/No
- 6. 林軒田機器學習基石(2)：Learning to Answer Yes/No
- 7. 2. 機器學習基石-When can Machine Learn? - Learning to Answer Yes or No
- 8. 林軒田-機器學習基石 課堂筆記（二）Learning to Answer Yes/No
- 9. 機器學習 | 臺大林軒田機器學習基石課程筆記2 --- Learning to Answer Yes/No
- 10. 機器學習基石-04-4-Connection to Real Learning
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • Kotlin學習（一）基本語法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 乾貨 | 機器學習基石02 Learning to Answer Yes/No
- 2. 林軒田《機器學習基石》（二）——Learning to answer yes or no
- 3. 臺大機器學習基石 Lecture 2 - Learning to Answer Y/N (PLA)
- 4. 機器學習基石 - Learning to Answer Yes/No
- 5. 《機器學習基石》2-Learning to Answer Yes/No
- 6. 林軒田機器學習基石(2)：Learning to Answer Yes/No
- 7. 2. 機器學習基石-When can Machine Learn? - Learning to Answer Yes or No
- 8. 林軒田-機器學習基石 課堂筆記（二）Learning to Answer Yes/No
- 9. 機器學習 | 臺大林軒田機器學習基石課程筆記2 --- Learning to Answer Yes/No
- 10. 機器學習基石-04-4-Connection to Real Learning