(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod)

1.感受

这一节课Andrew讲的是监督学习应用中的梯度下降方法（Supervised-Learning,grading and descent）。

公式比较多，不过还比较基础，主要是一些矩阵论的应用。

2.笔记

Grading and descent 主要用到的就是一个回归的思路。整体的流程见下图。

X1，X2....表示的不同的特征，经过算法H的变化，输出Y1，Y2......。可以用公式表达为

，X边上的变量就是我们要回归得到的系数。

判断公式

。这个ml回归中常用的判断公式，当J函数取到最下情况就是我们所需要的结果。

Andrew形容梯度下降好比一个下山问题。我们首先随机选择出发点，也就是

的取值，然后通过J函数求导，不断改变

的值，得到最终的回归公式。这就类比于我们一步一步下山，直到山底，

值不再变化。

梯度下降还有一个特点就是最终的

值根据不同的出发点而不同。

斯坦福机器学习公开课学习笔记(2)—监督学习梯度下降相关推荐

斯坦福机器学习公开课学习笔记(1)—机器学习的动机与应用
(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景斯坦福机器学习公开课差不多是网上能找到的最好的机器学习入门课程了.现在一共有20节课放 ...
斯坦福机器学习公开课学习笔记(3)—拟合问题以及局部权重回归、逻辑回归
(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.拟合问题这节课首先讲到了一个我们经常遇到的问题,欠拟合(underfitting)以及过拟合 ...
英宝通Unity4.0公开课学习笔记Vol.0
英宝通Unity4.0公开课学习笔记公开课地址学习笔记目录公开课地址公开课地址:游戏蛮牛网. 源码素材:游戏蛮牛网. 公开课在官网上刷新不出来,只能去B站上找资源了.视频链接:哔哩哔哩. Un ...
机器学习斯坦福公开课学习笔记
第1课机器学习的动机与应用无监督学习适用于即使是人也不知道正确答案,但是要进行分类的数据,即对无标签数据进行分类强化学习可用于机器人领域,实现一些很复杂的.人很难写出每个细节的控制程序,如机器人 ...
斯坦福机器学习公开课笔记--神经网络的学习
转载自:http://blog.csdn.net/jj12345jj198999/article/details/9024037 公开课地址:https://class.coursera.org/ml ...
【Mechine Learning】斯坦福公开课学习笔记1
很早开始接触机器学习的概念,在一些比赛中调用过OpenCV的级联分类器函数做图像识别,但是一直以来都没有去了解其基本算法,因此在Coursera里参加斯坦福大学Professor Andrew Ng的 ...
编程方法学 - 公开课学习笔记（一）
好像一直并没有专门学习过某种语言,C也罢,C++也罢,VC也罢,都是在实践中学习.但是Java看过<Thinking in Java>,在实际开发中,优秀的编程风格是很重要的,在我们看so ...
MIT Artificial Intelligence —— Patrick H. Winston 麻省理工人工智能公开课学习笔记（一）
本系列文章是博主对网易公开课中麻省理工人工智能课程的学习笔记,在此方便学习和分享. Lecture 1: Introduction and Scope 本节课程大概从这三方面讲述: 一.什 ...
公开课学习笔记-[哈佛]计算机科学CS50（一）
看公开课"哈佛-计算机科学CS50",看来一下课程目录,哦,学得真快,一个学期完成这么多,很有效率.和之前看完的斯坦福的课程比起来,录像的效果好,可能是时间不同吧. 第1课:开始 ...

斯坦福机器学习公开课学习笔记(2)—监督学习梯度下降

1.感受

2.笔记

斯坦福机器学习公开课学习笔记(2)—监督学习梯度下降相关推荐

最新文章

热门文章

斯坦福机器学习公开课学习笔记(2)—监督学习 梯度下降

1.感受

2.笔记

斯坦福机器学习公开课学习笔记(2)—监督学习 梯度下降相关推荐

最新文章

热门文章

斯坦福机器学习公开课学习笔记(2)—监督学习梯度下降

斯坦福机器学习公开课学习笔记(2)—监督学习梯度下降相关推荐