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斯坦福机器学习课程笔记

时间:2016-11-12 11:30:45      阅读:140      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:随机梯度下降   课程笔记   线性   课程   nbsp   模型   随机梯度   梯度下降   概率   

模型(如何模拟)---策略(风险函数)--算法(最优化方法)

第一节:

机器学习的基本概念和分类

第二节:

线性回归,最小二乘

批梯度下降(bgd)和随机梯度下降(sgd)

第三节:

过拟合,欠拟合

非参数学习算法:局部加权回归

概率角度解释线性回归。极大似然估计(mlp)

分类:逻辑回归

 

斯坦福机器学习课程笔记

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原文地址:http://www.cnblogs.com/buyizhiyou/p/6056296.html

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