PythonAndrewNg机器学习课程笔记练习代码

【第1讲】 机器学习的动机与应用 【第2讲】 监督学习应用-线性回归 【第3讲】 线性回归的概率解释、局部加权回归、逻辑回归 【第4讲】 牛顿法、一般线性模型 【第5讲】 生成学习算法、高斯判别分析、

Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,

根据之前的MYSQL学习笔记(2)的学习,通过一些小练习来加深对索引的理解。 建下表并插入数据最后建立相关索引: CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`( id int P

python学习笔记+源码练习，简单易懂，让你从入门到不放弃

本文来自于AI, MachineLearning,机器学习是人工智能的一个分支,主要是通过数据+算法来训练得出模型,再用模型来预测数据的一种技术。AlphaGo在16年以4:1的战绩打败了李世石,17

逻辑回归

常见概念(2) 准确率的不足和混淆矩阵: 准确对越高就能说明模型的分类性能越好吗?举个例子,现在我开发了一套癌症检测系统,只要输入你的一些基本健康信息,就能预测出你现在是否患有癌症,并且分类的准确度为

常见概念(1) 为什么要有训练集和测试集? 我们想要利用收集的猫狗数据构建一个机器学习模型,用来预测新的图片,但在将模型用于新的测量数据之前,我们需要知道模型是否有效,也就是说,我们是否应该相信它的预

这份笔记讲解了两方面的内容:(1)它处理了监督学习和非监督学习;(2)提出了一种算法的观点。解释了为什么一些主要的方法,如k近邻,决策树和随机森林等。

1. Frequentist (频率派): The Frequentist approach views the model parameters as unknown (constant) and