梯度下降是一个用来求函数最小值的算法,我们将使用梯度下降算法来求出代价函数

吴恩达机器学习笔记5-梯度下降I(Gradient descent intuition)的更多相关文章

  1. 吴恩达机器学习笔记7-梯度下降III(Gradient descent intuition) --梯度下降的线性回归

    梯度下降算法和线性回归算法比较如图: 对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法,关键在于求出代价函数的导数,即: 我们刚刚使用的算法,有时也称为批量梯度下降.实际上,在机器学习中,通常不太会给算法起名字 ...

  2. 吴恩达机器学习笔记6-梯度下降II(Gradient descent intuition)--梯度下降的直观理解

    在之前的学习中,我们给出了一个数学上关于梯度下降的定义,本次视频我们更深入研究一下,更直观地感受一下这个算法是做什么的,以及梯度下降算法的更新过程有什么意义.梯度下降算法如下: 描述:对

  3. 吴恩达机器学习笔记31-梯度检验(Gradient Checking)

    当我们对一个较为复杂的模型(例如神经网络)使用梯度下降算法时,可能会存在一些不容易察觉的错误,意味着,虽然代价看上去在不断减小,但最终的结果可能并不是最优解.为了避免这样的问题,我们采取一种叫做梯度的 ...

  4. Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习笔记——第一周

    一.初识机器学习 何为机器学习?A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T an ...

  5. Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习笔记——第二周编程作业

    一.准备工作 从网站上将编程作业要求下载解压后,在Octave中使用cd命令将搜索目录移动到编程作业所在目录,然后使用ls命令检查是否移动正确.如: 提交作业:提交时候需要使用自己的登录邮箱和提交令牌 ...

  6. Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习笔记——第二周编程作业(线性回归)

    一.准备工作 从网站上将编程作业要求下载解压后,在Octave中使用cd命令将搜索目录移动到编程作业所在目录,然后使用ls命令检查是否移动正确.如: 提交作业:提交时候需要使用自己的登录邮箱和提交令牌 ...

  7. [吴恩达机器学习笔记]12支持向量机1从逻辑回归到SVM/SVM的损失函数

    12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.1 SVM损失函数 从逻辑回归到支持向量机 为了描述 ...

  8. Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习笔记——第三周

    一.逻辑回归问题(分类问题) 生活中存在着许多分类问题,如判断邮件是否为垃圾邮件:判断肿瘤是恶性还是良性等.机器学习中逻辑回归便是解决分类问题的一种方法.二分类:通常表示为yϵ{0,1},0:&quo ...

  9. 吴恩达机器学习笔记 —— 7 Logistic回归

    http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9332529.html 本章主要讲解了逻辑回归相关的问题,比如什么是分类?逻辑回归如何定义损失函数?逻辑回归如何求最优解?如何 ...

随机推荐

  1. MyEclipse 编译错误 web项目中的 js,jsp报错 更改

    搜索   validation   语法检测 必须 选定一个  不然不编译

  2. mysql学习--1.事务

    转载自孤傲苍狼的博客:http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/3984001.html 四.事务的四大特性(ACID) 4.1.原子性(Atomicity) 原子性是指事务 ...

  3. mysql约束以及数据库的修改

    一.约束 1.约束保证数据完整性和一致性. 2.约束分为表级约束和列级约束. (1)表级约束(约束针对于两个或两个以上的字段使用) (2)列级约束(针对于一个字段使用) 3.约束类型有: (1)NOT ...

  4. 解决初次安装PyCharm后 No Python interpreter selected的问题

    原文链接:https://liuzhichao.com/p/1543.html PyCharm 是由JetBrains打造的一款 Python IDE.具有智能代码编辑器,能理解 Python 的特性 ...

  5. TJOI2010中位数

    中位数 上面是题目链接. 这一题比较水. 思路非常显然. 用mid查询时,只要返回中间值就行了. 主要就是add操作. 我们肯定不能插在末尾,然后用系统快排,这样只有30分. 那么正确的操作应该是二分 ...

  6. Python Day 13 装饰器

    阅读目录   内容回顾 函数嵌套的定义 global.nonlocal关键字 闭包及闭包的运用场景 开放封闭原则 装饰器 一个函数被多次装饰 ##内容回顾 1.函数对象:函数名 => 存放的是函 ...

  7. 通过GPLOT过程制作图形

    通过GPLOT过程制作图形 和数据报表一样,图形也是展现数据的重要方法,图形的直观效果是数据报表无法替代的.SAS/GRAPH是SAS进行数据可视化展现的重 要组成部分,具有强大的作图功能.可以展现的 ...

  8. -1.记libgdx初次接触

    学习一门技术最难的是开发环境变量配置和工具配置,以下为我初次接触libgdx时遇到的问题 几个难点记录下 gradle 直接用下到本地,然后放到d盘,链接到就行(gradle-wrapper.prop ...

  9. spring boot + vue + element-ui全栈开发入门

    今天想弄弄element-ui  然后就在网上找了个例子 感觉还是可以用的  第一步是完成了  果断 拿过来  放到我这里这  下面直接是连接  点进去 就可以用啊 本想着不用vue   直接导入连接 ...

  10. USB设备类学习笔记

    usb audio class 版本目前有3个版本  分别是1.0,2.0,3.0:1.0针对各个厂家的设备具有不同的描述符,而2.0则将它们统一简化,3.0则是最新的,还没有与2.0作进一步比较:因 ...