JavaShuo
欄目
標籤
ML Lecture 1: Regression - Demo
時間 2020-08-08
標籤
lecture
regression
demo
简体版
原文
原文鏈接
ML Lecture 1: Regression - Demo Youtube Bilibili Gradient Descent Demo 用Python實現梯度降低法求解最優參數 w w w和 b b b。沿用上一節的第一個線性模型: y = b + w x c p y = b + w x_{cp} y=b+wxcp其中, x c p x_{cp} xcp是進化前的CP值, y y y是進
>>阅读原文<<
相關文章
1.
ML Lecture 1: Regression - Case Study
2.
【臺大李宏毅ML課程】Lecture 1-2 Linear Regression、Error筆記
3.
ML Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning
4.
Lecture 10 : Logistic Regression
5.
Lecture 9: Linear Regression
6.
[ML] Bayesian Linear Regression
7.
[ML] Bayesian Logistic Regression
8.
coursera ML Logistic Regression——notebook
9.
李宏毅ML lecture-10 CNN
10.
Lecture 1: The Learning Problem
更多相關文章...
•
ionic 顏色
-
ionic 教程
•
Scala 匿名函數
-
Scala教程
•
RxJava操作符(一)Creating Observables
•
RxJava操作符(八)Aggregate
相關標籤/搜索
lecture
regression
1.ml
demo
logistic+regression
ml&ai
Scala-ML
python&ml
ml&dl
PHP 7 新特性
Redis教程
Spring教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
正確理解商業智能 BI 的價值所在
2.
解決梯度消失梯度爆炸強力推薦的一個算法-----LSTM(長短時記憶神經網絡)
3.
解決梯度消失梯度爆炸強力推薦的一個算法-----GRU(門控循環神經⽹絡)
4.
HDU4565
5.
算概率投硬幣
6.
密碼算法特性
7.
DICOMRT-DiTools:clouddicom源碼解析(1)
8.
HDU-6128
9.
計算機網絡知識點詳解(持續更新...)
10.
hods2896(AC自動機)
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
ML Lecture 1: Regression - Case Study
2.
【臺大李宏毅ML課程】Lecture 1-2 Linear Regression、Error筆記
3.
ML Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning
4.
Lecture 10 : Logistic Regression
5.
Lecture 9: Linear Regression
6.
[ML] Bayesian Linear Regression
7.
[ML] Bayesian Logistic Regression
8.
coursera ML Logistic Regression——notebook
9.
李宏毅ML lecture-10 CNN
10.
Lecture 1: The Learning Problem
>>更多相關文章<<