整理自Andrew Ng 的 machine learnig 课程 week1. 目录: 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 一元线性回归 模型表示 损失函数 梯度下降算法 1.什么是机器学习 Arthur Samuel不是一个playing checker的高手,但是他编了一个程序,每天和这个程序playing checker,后来这个程序最后变得特别厉害,可以赢很多很厉害的人了.所以Arthur Samuel就给机器学习下了一个比较old,不太正式的定义: " the field of s
视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 环境为 anaconda + python3.7 Keras 线性回归 import keras from keras.layers import Dense from keras.models import Sequential import numpy as np import matplotlib.pyplot
原文地址:http://www.cnblogs.com/KID-XiaoYuan/p/7247481.html STEP1 PLOTTING THE DATA 在处理数据之前,我们通常要了解数据,对于这次的数据集合,我们可以通过离散的点来描绘它,在一个2D的平面里把它画出来. ex1data1.txt 我们把ex1data1中的内容读取到X变量和y变量中,用m表示数据长度. 1 2 3 4 data = load('ex1data1.txt'); X = data(:,1); y = data