Machine learning

绪论

前十一课，介绍机器学习的基本概念，相关应用场景，以及第一个机器学习算法，所涉及的数学知识基本都是高中知识。

几个重要的概念

  • 机器学习分类

    • 强人工智能
    • 弱人工智能

  • 机器学习的方式

    • 监督式学习
      • 回归
      • 分类
    • 非监督式学习
      • 聚类
      • 相关

机器学习的条件：大量的计算能力+大量的数据

俩个重要的函数

  • 成本函数（代价函数）

    • 用来反映AI输出和真实输出的差异。显而易见的成本函数的结果值越趋向0，拟合效果越好

  • 假设函数

    • 输入 – > h --> 输出
一个将代价函数最小化的方法
  • 梯度下降
    • 不仅适合线性回归，并被广泛用于众多领域
    • 容易陷入局部最优
第一个机器学习算法–线性回归算法（Batch梯度下降算法）
  • 线性回归算法是梯度下降算法+平方差代价函数
Logo
CSDN学习社区

CSDN联合极客时间，共同打造面向开发者的精品内容学习社区，助力成长！

更多推荐

嵌入式作业（七）：基于Ardunio的STM32串口通信

嵌入式作业（七）0作业要求1Ardunio 完成STM32的串口通信（1）安装Ardunio IDE（2）stm32串口通信2关于 stduino IDE0作业要求安装 Ardunio IDE 和相关软件支持库，在Ardunio 完成STM32板子的串口通信程序：（1）持续向串口输出“Hello world！”；（2）当接收到“stop!”时，停止输出。网上有一个国人版的MCU集成开发平台， st

avatar CSDN学习社区

JDBC详解

JDBC文章目录JDBC什么是JDBC?JDBC驱动程序:Java使用JDBC访问数据库的步骤:设置classpath:Oracle连接字符串的书写格式:简单的例子:常用数据库的驱动程序及JDBC URL:Oracle数据库:SQL Server数据库MySQL数据库Access数据库PreparedStatement接口:JNDI-数据源（Data Source）与连接池（Connection

avatar CSDN学习社区

“模式识别与机器学习”学习笔记no2.再谈感知机

接**上篇：上篇主要进行了PLA，Pocket算法的理论过程分析和在给定数据集上利用pocket算法对数据集进行分类学习，得到错分数量最少的分类面。上篇中pocket算法的过程已经进行了编程和测试，框架已经建立了起来，这一篇主要上篇中没有提到或涉及不深的几个问题。1.数据集的构造。上篇是直接使用了题目给的向量，这次来根据正态分布来产生数据集。np.random.normal函数可以根据均值和方差生

avatar CSDN学习社区