3. 预备知识和符号说明

栏目: 数据库 · 发布时间: 7年前

内容简介:如果你上过机器学习课程,比如我在Coursera上的机器学习MOOC,或者有监督学习的项目经验,那么就能理解下面这些东西。我假设您熟悉我会经常提到神经网络(也被称为“深度学习”)。你只需要对他们是什么有一个基本的了解就可以理解这篇文章。
Machine Learning Yearning: 3 Prerequisites and Notation

如果你上过机器学习课程,比如我在Coursera上的机器学习MOOC,或者有监督学习的项目经验,那么就能理解下面这些东西。

我假设您熟悉 监督学习 :学习一个从x映射到y的函数,使用标记的训练库(x,y)。监督学习算法包括线性回归、逻辑回归和神经网络。机器学习有很多种形式,但今天机器学习的大部分实用价值来自监督学习。

我会经常提到神经网络(也被称为“深度学习”)。你只需要对他们是什么有一个基本的了解就可以理解这篇文章。

如果您不熟悉这里提到的概念,请在Coursera的 http://ml-class.org 上观看前三周的视频。

3. 预备知识和符号说明

转载请注明出处

:

http://zgljl2012.com/3-yu-bei-zhi-shi-he-fu-hao-shuo-ming/


以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。

推荐系统实践

推荐系统实践

项亮 / 人民邮电出版社 / 2012-6-1 / 49.00元

内容简介: 随着信息技术和互联网的发展,人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载(information overload)的时代 。在这个时代,无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战:对于信息消费者,从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情;对于信息生产者,让自己生产的信息脱颖而出,受到广大用户的关注,也是一件非常困难的事情。推荐系统就是解决这一矛盾的重要工具。推荐系统......一起来看看 《推荐系统实践》 这本书的介绍吧!

Base64 编码/解码
Base64 编码/解码

Base64 编码/解码

RGB CMYK 转换工具
RGB CMYK 转换工具

RGB CMYK 互转工具

HEX HSV 转换工具
HEX HSV 转换工具

HEX HSV 互换工具