代价函数 首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法: 假设神经网络的训练样本有 m 个,每个包含一组输入 x 和一组输出信号 y,L 表示神经 网络层数,$S_l$ 表示每层的 neu...

当我们运用训练好了的模型来预测未知数据的时候发现有较大的误差,我们下一步可以 做什么? 获得更多的训练实例——通常是有效的,但代价较大,下面的方法也可能有效,可 考虑先采用下面的几...

与逻辑回归和神经网络相比,支持向量机,或者简称 SVM,在学习复杂的非线性 方程时 供了一种更为清晰,更加强大的方式 如果我们用一个新的代价函数来代替,即这条从 0 点开始的水平直...

聚类是一种非监督学习方法 在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正 样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟...

function [J grad] = nnCostFunction(nn_params, ... input_layer_size, ... hidden_layer_size,...

降维的动机 首先,让我们谈论降维是什么。作为一种生动的例子,我们收集的数据集,有许多, 许多特征,我绘制两个在这里。 假设我们未知两个的特征 x1:长度:用厘米表示;X2,是用英寸...

问题的动机 什么是异常检测呢?为了解释这个概念,让我举一个例子吧: 假想你是一个飞机引擎制造商,当你生产的飞机引擎从生产线上流出时,你需要进行 QA (质量控制测试),而作为这个测...

首先学习一下svm分类的使用。 主要有以下步骤： Loading and Visualizing Dataj Training Linear SVM Implementing Ga...

我们从一个例子开始定义推荐系统的问题。 假使我们是一个电影供应商,我们有 5 部电影和 4 个用户,我们要求用户为电影打分。 基于内容的推荐系统 在一个基于内容的推荐系统算法中,我...