機器學習（一）- feature scaling
feature scaling feature scaling（特徵縮放）的思想就是將所選特徵的value都縮放到一個大致相似的範圍。這樣做的目的是爲了加快收斂，減少採用梯度下降算法迭代的次數。那麼爲什麼feature scaling能做到這點呢。 下面我們將利用stanford的Andrew Ng教授的PPT來說明。 首先，「將所選特徵的value都縮放到一個大致相似的範圍」這句話在代價函數 J
相關文章
- 1. 淺談Feature Scaling
- 2. 特徵縮放（feature scaling）
- 3. 特徵縮放（Feature Scaling）
- 4. Feature Scaling: Normalization and Standardization
- 5. 06-數據歸一化（Feature Scaling）
- 6. Feature Engineering for Machine Learning 機器學習中的特徵工程（一）
- 7. 機器學習（一）：入門
- 8. 李宏毅深度學習筆記（三） 特徵縮放(Feature Scaling)
- 9. 機器學習筆記~Feature Extraction Using Convolution
- 10. 機器學習：特徵選擇（feature selection）
- 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（一）基本語法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
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。
最新文章
- 1. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 淺談Feature Scaling
- 2. 特徵縮放（feature scaling）
- 3. 特徵縮放（Feature Scaling）
- 4. Feature Scaling: Normalization and Standardization
- 5. 06-數據歸一化（Feature Scaling）
- 6. Feature Engineering for Machine Learning 機器學習中的特徵工程（一）
- 7. 機器學習（一）：入門
- 8. 李宏毅深度學習筆記（三） 特徵縮放(Feature Scaling)
- 9. 機器學習筆記~Feature Extraction Using Convolution
- 10. 機器學習：特徵選擇（feature selection）