[toc] 吴恩达机器学习笔记 初识机器学习 监督学习和无监督学习 单变量线性回归 模型描述 假设函数、参数、代价函数、目标 假设函数是对训练数据的拟合，代价函数用来衡量给定参数下假设函数的准确性 梯度下降算法 不断改变参数θ的值，期望找到代价函数的最小值 其中，α称为学习率（Learning Ra ...
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2018-05-15 10:39:29
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本篇为《Python机器学习》一书的笔记。 一、简单线性回归模型 简单（单变量）线性回归的目标是：通过模型来描述某一特征（解释变量x），与连续输出（目标特征y）之间的关系。当只有一个解释变量时，线性模型的函数定义如下： 线性回归可以看成是求解样本点的最佳拟合直线，这条最佳拟合线被称为回归线，回归线与 ...
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2018-04-19 17:42:13
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参考文章：https://blog.csdn.net/qq_33855133/article/details/73106176 对于配置环境变量，懂些技术的人来说，都是很简单。 变量是在操作系统中一个具有特定名字的对象，它包含了一个或者多个应用程序所将使用到的信息。比如Windows和DOS操作系统 ...
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2018-04-17 00:04:05
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现在各种轮播图插件，玲琅满目，用起来也非常方便，通常只需要选择元素然后传入参数就可以了。但是，和授人以鱼不如授人以渔一样的道理，不管怎样最基本的轮播图原理还是应当掌握的。这样不仅有利于我们自己写出来满足自己要求的轮播图，同时也对我们更好的使用其他插件有帮助。当然，最重要的是扎实我们的JavaScri ...
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2018-04-16 16:24:01
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这样就能简单判断出最大值了 在python里运行一下 ...
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2018-04-09 00:15:41
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监督学习算法工作流程 h代表假设函数，h是一个引导x得到y的函数 如何表示h函数是监督学习的关键问题 线性回归：h函数是一个线性函数 代价函数 在线性回归问题中，常常需要解决最小化问题。代价函数常用平方误差函数来表示 代价函数就是用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用 ps：尽可能简化问题去 ...
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2018-04-08 00:14:06
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变量：a.简单变量：a-1.定义：@color:red;a-2.使用：body{color:@color;}b.复杂变量：b-1.定义：@mix:{color:red;background:blue;};//此处末尾有分号b-2.使用：body{.@mix();}条件表达式：a.用在根目录：@a:true;&when(@a=true){body{color:red;}}&when(
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2018-04-06 12:27:33
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吴恩达机器学习笔记整理——单变量线性回归 通过模型分析，拟合什么类型的曲线。 一、基本概念 1.训练集 由训练样例(training example)组成的集合就是训练集(training set), 如下图所示，其中（x，y)是一个训练样本，训练集中每一行表示一个训练样本;(x^i,y^i)表示第 ...
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2018-04-05 23:39:25
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初学排序时，也比较模糊，多是照猫画虎，不能透彻理解。今天对几种简单的排序的做一小结。日后继续学习、总结更多地、性能更优的排序！ 一、选择排序 先把代码贴上 此处以升序为例 如下图所示，对该数组进行升序排序 选择排序的原理其实很简单，就是用一个变量min始终保存当前未排序序列的最小元素下标。当外层的第 ...
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2018-03-29 19:18:32
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10:28 1. 引言(Introduction) 1.1 Welcome 1.2 什么是机器学习(What is Machine Learning) 1.3 监督学习(Supervised Learning) 1.4 无监督学习(Unsupervised Learning) 2 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示(Model
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2018-03-22 11:27:52
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