IP屬地：廣東
-
吳恩達機器學(xué)習(xí)——異常檢測本章內(nèi)容：· 15.1 問題的動機· 15.2 高斯分布· 15.3 算法· 15.4 開發(fā)和評價一個異常檢測系統(tǒng)· 15.5 異常檢...
-
吳恩達機器學(xué)習(xí)——支持向量機
本章內(nèi)容簡介：· 12.1優(yōu)化目標(biāo)· 12.2大邊界的直觀理解· 12.3大邊界分類背后的數(shù)學(xué)· 12.4核函數(shù) 1· 12.5核函數(shù)...
-
吳恩達機器學(xué)習(xí)——應(yīng)用機器學(xué)習(xí)的建議本章核心思想：在設(shè)計機器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)時，怎樣選擇一條最合適、最正確的道路，來高效地應(yīng)用我們之前學(xué)過的算法，進而在改進學(xué)習(xí)算法的表現(xiàn)時，來判斷哪些途...
-
電影推薦創(chuàng)建基于內(nèi)容的電影推薦 我們這個模型將使用基于內(nèi)容的過濾方法，將推薦的電影提供給用戶，并根據(jù)他們各自的偏好向他們介紹相似的電影。 制作推薦引擎時...
-
吳恩達機器學(xué)習(xí)——正則化
7.1過擬合的問題 過擬合問題簡單來說就是泛化能力差：所建的機器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練樣本中準確率很高，在驗證數(shù)據(jù)集中準確率低——也就是說模型難以推廣到...
-
吳恩達機器學(xué)習(xí)——多變量線性回歸最近在學(xué)習(xí)吳恩達老師的機器學(xué)習(xí)課程，今天簡要地給大家分享課程第四章多變量線性回歸地內(nèi)容。 感興趣的伙伴可以參考吳恩達老師地機器學(xué)習(xí)課程筆記的網(wǎng)站...
-
pandas~電影票房實例溫馨提示： 截至2019年年終，tushare可使用 這個公用的數(shù)據(jù)接口來下載電影的月票房榜的數(shù)據(jù)；但到了2020年，這個接口已經(jīng)無法使用，必須...
-
pandas數(shù)據(jù)分析庫3~48.3算術(shù)運算和對齊 目的：通過學(xué)習(xí)算術(shù)運算和對齊來掌握nan缺失值處理、DataFrame與Series的運算與多個數(shù)據(jù)框之間的運算原則以及如...
-
numpy1~27.1Numpy基礎(chǔ) 介紹了Numpy數(shù)組對象特性，array（）函數(shù)、arrange（）函數(shù)、linspace（）函數(shù)、隨機函數(shù)、ones（）...