文件名称:
machine-learning-introduction:学习ML时只是随机笔记-源码
开发工具:
文件大小: 5mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-20
详细说明：机器学习介绍
在学习ML时只是随机注释。
材料
理论
该存储库包含由Andrew Ng教授教授的机器学习在线课程的编程作业的python版本。这也许是最受欢迎的在线机器学习入门课程。除了受欢迎之外，它还是任何有兴趣的学生可以上的最好的机器学习课程之一，以开始机器学习。此类的一个不幸方面是编程分配是在MATLAB或OCTAVE中进行的，这可能是因为此类是在python成为机器学习中的通用语言之前进行的。
实际应用
支援网站
参考
去做
监督学习
在监督学习中，我们得到了一个数据集，并且已经知道我们正确的输出应该是什么样子，并且认为输入和输出之间存在关系。
监督学习问题分为“回归”和“分类”问题。
在回归问题中，我们试图预测连续输出中的结果，这意味着我们试图将输入变量映射到某个连续函数。
在分类问题中，我们改为尝试预测离散输出中的结果。
例子1
给定有关房地产市场上房屋大小的数据，请尝试预测其
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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