和Andrew Ng散步在機器學習花園 - 第一週
什麼是機器學習？ 機器學習概念 監督學習 非監督學習 模型及代價函數 參數介紹 模型展示 代價函數 一元函數尋找全局最小值 - θ 1 \theta_1 θ1 二元函數尋找全局最小值 - θ 0 , θ 1 \theta_0, \theta_1 θ0,θ1 梯度下降算法 公式原理 參數分析 批次梯度下降 線性代數基礎 - 略 寫在前面 - 課程最前面整個課程中我們將學習包括監督學習和非監督學
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