发简信
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吴恩达-机器学习-矢量-笔记7.矢量 一、矢量化的例子和代码对比： 关于以下式子的转换原因及理解：矢量例子.png 理解图：转换原因及理解图.png C++形式下的例子及代...
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对比与融合：C++与Python在机器学习中的独特角色及其应用场景
引言 作为一名初涉机器学习领域的探索者，我曾一度陷入困惑：为何在众多的编程语言中，C++与Python会在机器学习的实践中占据如此重要的地位？面...
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深入浅出：多元梯度下降法在机器学习中的关键要素及其与正规方程的优缺点 -笔记引言： 本文将通过通俗易懂的方式，探讨特征变量、多变量梯度下降、特征收缩、特征变量范围以及学习率如何影响多元梯度下降法，并对比其与正规方程的优缺...
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吴恩达机器学习：线性回归、代价函数 、 梯度下降算法-学习笔记本章重点：1.线性回归的理解与运用。2.什么是代价函数。3.什么是梯度下降算法。 一、线性回归 解释代价函数与梯度下降算法前必须提一下线性回归，...
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监督学习与无监督学习-笔记一、监督学习： 监督学习：训练数据集由一系列带标签的示例组成，其中每个实例都有正确的答案或目标输出。 回归(Regression)：试图从任何实...