机器学习的五种主要类型 监督学习（Supervised Learning）：data with labels，例如：回归问题（Regression），分类问题（Classification），逻辑斯谛回归（Logistic Regression），支持向量机（SVM） 机器学习策略/学习理论（Mac ...
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2021-09-25 16:43:00
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# Python在计算机科学中的应用
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，在计算机科学领域有着广泛的应用。其中，Python在机器学习领域更是备受青睐。本文将介绍Python在机器学习中的应用，并结合CS229这门著名的机器学习课程，展示一些相关的Python代码示例。
## Python在机器学习中的应用
Python作为一种高级编程语言，具有简洁明了的语法和丰富的支持库，非常
原创
2024-04-06 06:14:58
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概率论是对不确定性的研究。需要依靠概率论中的概念来推导机器学习算法。这篇涵盖适用于CS229的概率论基础。概率论的数学理论非常复杂
原创
2022-07-13 10:01:36
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本文为斯坦福大学 2014 秋季 CS229 机器学习课程学习笔记本文主体部分转载自黄海广博士，文末已给出，大家有兴趣可以直接作业代码。
原创
2023-08-08 11:55:23
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一、题目要求获得网页中A-Z所有名字并且爬取名字详情页中的信息，如姓名，性别，，说明等，并存放到csv中（网址：http://www.thinkbabynames.com/start/0/A）现在得到了所要的信息，但是还没有存入csv中网页截图：二、题目分析以及解答首先要获得从A-Z网页连接，规律为只有最后一个字母改变，所以代码如下：def get_url():#得到A-Z所有网站
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2023-06-19 13:34:43
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CS229 Lecture Note 1(监督学习、线性回归)
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2023-05-14 22:14:24
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文章目录前言第1周引言(Introduction)1.1 欢迎1.2 机器学习是什么？1.3 监督学习（Supervised Learning）1.4 无监督学习（Unsupervised Learning）补充半监督学习强化学习二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)2.1 模型表示2.2 代价函数2.3 代价函数的直观理解I2.4 代价函数
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2023-08-08 11:56:56
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当数据的规律不能很好的用直线拟合，我们使用局部加权回归来处理各种其他拟合方式。 参数学习与非参数学习 参数学习：参数是固定的，只需要通过学习确定即可 非参数学习：参数不确定，需要保持改变，通常参数数目与数据规模线性相关。（对大规模数据不太友好） 对某个训练集提出假设的方式： 线性回归：使θ适应为成本 ...
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2021-09-27 23:35:00
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本文是斯坦福大学CS229机器学习课程的基础材料，原始文件下载原文作者：Arian Maleki ， Tom Do翻译：石振宇审核和修改制作
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2022-12-05 01:28:56
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