JavaShuo
欄目
標籤
機器學習2——Linear Regression with Multiple Variables
時間 2020-12-30
原文
原文鏈接
Debug 調試。。bug 問題 iteration 迭代。。。 convergence 收斂。 以上是對上期的補充。以下進入正題。 多特徵 Gradient Descent for Multiple Variables 多變量代價函數相對於單變量代價函數,沒有什麼變化。唯一變化就在於,原先是一個數,現在成了一個矩陣的數。公式等沒有其他變化。 Gradient Descent in Practic
>>阅读原文<<
相關文章
1.
(2)Linear Regression with Multiple Variables
2.
CS229機器學習個人筆記(2)——Linear Regression with Multiple Variables
3.
機器學習系列之coursera week 2 Linear Regression with Multiple Variables
4.
coursera機器學習公開課筆記4: linear-regression-with-multiple-variables
5.
【Machine Learning, Coursera】機器學習Week2 Linear Regression with Multiple Variables
6.
Linear Ragression with multiple variables
7.
機器學習之2-多變量線性迴歸(Linear Regression with Multiple Variables)
8.
Coursera-吳恩達-機器學習-(第2周筆記)Linear Regression with Multiple Variables
9.
Machine Learning Andrew Ng -4. Linear Regression with multiple variables
10.
Stanford機器學習-Linear Regressioon with Multiple variables(2)
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
•
Tomcat學習筆記(史上最全tomcat學習筆記)
•
適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
機器學習
variables
multiple
regression
linear
機器學習入門——2
圖機器學習
java機器學習
Python機器學習
機器學習4
瀏覽器信息
網站主機教程
Docker教程
學習路線
服務器
初學者
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.
JDK JRE JVM,JDK卸載與安裝
2.
Unity NavMeshComponents 學習小結
3.
Unity技術分享連載(64)|Shader Variant Collection|Material.SetPassFast
4.
爲什麼那麼多人用「ji32k7au4a83」作密碼?
5.
關於Vigenere爆0總結
6.
圖論算法之最小生成樹(Krim、Kruskal)
7.
最小生成樹 簡單入門
8.
POJ 3165 Traveling Trio 筆記
9.
你的快遞最遠去到哪裏呢
10.
雲徙探險中臺賽道:借道雲原生,尋找「最優路線」
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.
(2)Linear Regression with Multiple Variables
2.
CS229機器學習個人筆記(2)——Linear Regression with Multiple Variables
3.
機器學習系列之coursera week 2 Linear Regression with Multiple Variables
4.
coursera機器學習公開課筆記4: linear-regression-with-multiple-variables
5.
【Machine Learning, Coursera】機器學習Week2 Linear Regression with Multiple Variables
6.
Linear Ragression with multiple variables
7.
機器學習之2-多變量線性迴歸(Linear Regression with Multiple Variables)
8.
Coursera-吳恩達-機器學習-(第2周筆記)Linear Regression with Multiple Variables
9.
Machine Learning Andrew Ng -4. Linear Regression with multiple variables
10.
Stanford機器學習-Linear Regressioon with Multiple variables(2)
>>更多相關文章<<