3. 预备知识和符号说明

栏目: 数据库 · 发布时间: 6年前

内容简介:如果你上过机器学习课程,比如我在Coursera上的机器学习MOOC,或者有监督学习的项目经验,那么就能理解下面这些东西。我假设您熟悉我会经常提到神经网络(也被称为“深度学习”)。你只需要对他们是什么有一个基本的了解就可以理解这篇文章。
Machine Learning Yearning: 3 Prerequisites and Notation

如果你上过机器学习课程,比如我在Coursera上的机器学习MOOC,或者有监督学习的项目经验,那么就能理解下面这些东西。

我假设您熟悉 监督学习 :学习一个从x映射到y的函数,使用标记的训练库(x,y)。监督学习算法包括线性回归、逻辑回归和神经网络。机器学习有很多种形式,但今天机器学习的大部分实用价值来自监督学习。

我会经常提到神经网络(也被称为“深度学习”)。你只需要对他们是什么有一个基本的了解就可以理解这篇文章。

如果您不熟悉这里提到的概念,请在Coursera的 http://ml-class.org 上观看前三周的视频。

3. 预备知识和符号说明

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