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什么是梯度下降

梯度下降(Gradient Descent GD)简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法,它利用梯度信息,通过不断迭代调整参数来寻找合适的目标值。 本文将介绍它的原理和实现。 什么是梯度? 关于梯度...

吴恩达机器学习课程笔记章节二单变量线性回归

1、模型描述 Univariate(One variable)Linear Regression m=训练样本的数目,x's=输入的变量/特征,y's=输出变量/目标变量 2、代价函数 基本定义: 3、代价函数(一) 回顾一下,前面一些定...

2018/11/29 14:30
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最优化理论——机器学习基础

[toc] 前言 最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值(最小值)是否存在,并找到令目标函数取到最大值(最小值)的数值。 人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解:在复杂环境...

2019/04/10 10:10
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家乐的深度学习笔记「3」 - 线性回归

[TOC] 线性回归 线性回归的输出是一个连续值,适用于回归问题,如房价预测、气温、销售额等连续值问题。 基本要素 以最基础的房价预测为例,假设价格只取决于面积(平方米)和房龄(年),下...

从零开始一起学习SLAM | 学习SLAM到底需要学什么?

SLAM涉及的知识面很广,我简单总结了 “SLAM知识树” 如下所示: (公众号菜单栏回复 “树” 可获得清晰版) 可以看到涉及的知识面还是比较广的。这里放出一张SLAM圈子里喜闻乐见的表达悲喜...

使用机器学习来预测股票价格

机器学习和深度学习已经在金融机构中找到了自己的位置,因为它们能够以高精度预测时间序列数据,并且工程师们仍在继续研究以使模型更好。这篇文章是我使用机器学习来预测股票价格的入门项目。...

信息论和数理统计——机器学习基础

[toc] 一、信息论 信息论处理的是客观世界中的不确定性。 通信的基本问题是在一点精确地或近似地复现在另一点所选取的消息。在生活中,信息的载体是消息。 不同的消息带来的信息在直观感觉上...

人工神经网络是什么

[toc] 一、人工神经网络 人工智能的主流研究方法是连接主义,通过人工构建神经网络的方式模拟人类智能。 人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世纪80 年代以来人工智能领...

详解聚类算法Kmeans的两大优化——mini-batch和Kmeans++

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 <br> <section id="nice" data-tool="mdnice编辑器" data-website="https://www.mdnice.com" style="font-size: 16px; color: black; p...

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