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机器学习 python3 吴恩达机器学习答案
1、梯度上升算法计算回归参数
2、使用牛顿方法计算回归参数
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机器学习(ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务,不使用明确的指令,而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型,称为“训练数据”,以便在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策。[1][2]机器学习算法用于各种应用,例如电子邮件过滤和计算机视觉,在这些应用中,开发用于执行任务的特定指令的算法是不可行的。机器学习与计算统计学密切相关,计算统计学侧重于使用计算机进行预测。算法优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。数据挖掘是机器学习中的一个研究领域,侧重于探索性数据分析到无监督学习。[3][4]在跨业务问题的应用中,机器学习也被称为预测分析。
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content
locally_weighted_linear_regression
__init__.py 0B
train
__init__.py 0B
quasar_train.txt 109KB
locally_weighted_linear_regression.py 2KB
logistic_regression
__init__.py 0B
newton_method
__init__.py 0B
train
__init__.py 0B
logistic_x.txt 3KB
logistic_y.txt 2KB
newton_method_further.py 2KB
newton_method.py 2KB
gradient_ascent
__init__.py 0B
train
__init__.py 0B
logistic_x.txt 3KB
logistic_y.txt 2KB
test
__init__.py 0B
gradient_ascent.py 1KB
README.md 154B
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