林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn之linear regression）（32之9）
概要 線性迴歸問題 線性迴歸算法 問題推廣 線性迴歸處理二分類問題 歡迎轉載，可以關注博客：http://blog.csdn.net/cqy_chen 概要 上節課我們講到了對於任意的存在噪音以及錯誤的數據中，vc界是可以學習的。那麼當我們需要預測的東西不是兩個分類，而是一個實數呢？比如同樣在信用卡授信中，現在的問題不是是否發放信用卡，而是發放多少?有的人發放5W，有的人10W，那麼這個怎麼來確定
相關文章
- 1. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn之linear models for classification）（32之11）
- 2. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn之logistic regression）（32之10）
- 3. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn better之regularization）（32之14）
- 4. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn better之hazard of overfitting）（32之13）
- 5. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn之nonlinear transformation）（32之12）
- 6. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn better之three learning principles）（32之16）
- 7. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn better之validation）（32之15）
- 8. 林軒田之機器學習課程筆記（when can machines learn之learning to answer yes or no）（32之2）
- 9. 林軒田之機器學習課程筆記（why can machines learn之theory of generalization）（32之6）
- 10. 林軒田之機器學習課程筆記（why can machines learn之noise and error）（32之8）
- 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）
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
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. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn之linear models for classification）（32之11）
- 2. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn之logistic regression）（32之10）
- 3. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn better之regularization）（32之14）
- 4. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn better之hazard of overfitting）（32之13）
- 5. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn之nonlinear transformation）（32之12）
- 6. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn better之three learning principles）（32之16）
- 7. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn better之validation）（32之15）
- 8. 林軒田之機器學習課程筆記（when can machines learn之learning to answer yes or no）（32之2）
- 9. 林軒田之機器學習課程筆記（why can machines learn之theory of generalization）（32之6）
- 10. 林軒田之機器學習課程筆記（why can machines learn之noise and error）（32之8）