第6章ロジスティック回帰-機械学習教師用ライティングボード-スタンフォードウーエンダ教授

その他 2020-04-13 21:33:08 訪問数: null

第6章ロジスティック回帰

6.1分類子
6.2仮説
6.3決定の境界
6.4コスト関数
6.5簡略化されたコスト関数と勾配降下法
6.6高度な最適化
6.7多変量分類：1対多

6.1分類子

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6.2仮説

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6.3決定の境界

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6.4コスト関数

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6.5簡略化されたコスト関数と勾配降下法

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6.6高度な最適化

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6.7多変量分類：1対多

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チャオ・チャオ

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プライベートの手紙の懸念

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転載: blog.csdn.net/weixin_36815313/article/details/105460477

第6章ロジスティック回帰-機械学習教師用ライティングボード-スタンフォードウーエンダ教授

第2章一変量線形回帰-機械学習教師用ライティングボード-スタンフォードウーエンダ教授

第16章推奨システム-機械学習教師用ライティングボード-スタンフォードウーエンダ教授

第4章多変量線形回帰-機械学習教師用書物-スタンフォードウーエンダ教授

第9章ニューラルネットワーク学習-機械学習教師の執筆-スタンフォード教授ウーエンダウー

第11章機械学習システムの設計-機械学習の教師執筆-スタンフォードウーエンダ教授

第VII章正則化-機械学習教師の執筆-スタンフォードウーエンダ教授

第13章機械学習教師の黒板-スタンフォードウーエンダ教授

1.5トレーニング/開発/テストパーティション-ディープラーニングレッスン3「構造化機械学習プロジェクト」-スタンフォードウーエンダ教授

ゼロディレクトリ-機械学習教師の黒板の執筆-スタンフォードウーエンダ教授

第15章異常検出-機械学習教師の黒板-スタンフォードウーエンダ教授

第14章次元削減操作-機械学習教師の黒板-スタンフォードウーエンダ教授

第1章はじめに-機械学習教師の執筆-スタンフォードウーエンダ教授

1.8なぜ人間のパフォーマンスなのか-ディープラーニングレッスン3「構造化機械学習プロジェクト」-スタンフォードウーエンダ教授

1.2直交化-ディープラーニングの3番目のレッスン「構造化機械学習プロジェクト」-スタンフォードウーエンダ教授

1.1 ML戦略が必要な理由-ディープラーニングレッスン3「構造化機械学習プロジェクト」-スタンフォードウーエンダ教授

0.0目次-ディープラーニングの3番目のレッスン「構造化機械学習プロジェクト」-スタンフォードウーエンダ教授

第3章：線形代数の復習-機械学習の教科書-スタンフォードウーエンダ教授

1.6開発セットとテストセットのサイズ-深層学習レッスン3「構造化機械学習プロジェクト」-スタンフォードウーエンダ教授

機械学習|スタンフォードのアンドリュー・ウ仕上げのコースノート（b）のロジスティック回帰

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1.9エラーを回避できる-深層学習レッスン3「構造化機械学習プロジェクト」-スタンフォードウーエンダ教授

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