/tags/machine-learning/Recent content in Machine-Learning on zeromake 的个人博客Hugozh-cnThu, 05 Oct 2023 15:06:28 +0800/pages/machine-learning-week-3/Thu, 10 Oct 2019 06:11:00 +0000/pages/machine-learning-week-3/<h2 id="前言">前言</h2> <p>继续上一篇的的学习, 这一篇继续第三周的学习进度，使用逻辑回归来做分类。</p>/pages/machine-learning-week-2/Sun, 15 Sep 2019 06:11:00 +0000/pages/machine-learning-week-2/<h2 id="前言">前言</h2> <p>继续上一篇的的学习，这一篇继续第二周的学习进度, 主要内容为多特征，Octave 使用。</p>/pages/machine-learning-week-1/Sun, 18 Aug 2019 05:53:00 +0000/pages/machine-learning-week-1/<h2 id="前言">前言</h2> <ul> <li>近几年机器学习很火，但是我对机器学习的了解仅仅在能做可学习的一种程序，通过大量的数据集训练到达目标，但是内部到达是怎么做的完全不知道。</li> <li>这里决通过 <code>斯坦福大学(coursera)</code> 的 <a href="https://www.coursera.org/learn/machine-learning">machine-learning</a> 免费公开课进行学习，并且把学到的知识整理为一篇一篇博文。</li> <li>第一篇的篇幅主要讲 <code>机器学习的定义</code>，<code>监督学习</code>，<code>无监督学习</code>，<code>线性回归</code>，<code>梯度下降</code>。</li> <li>顺便整理一个专有词对应表。</li> </ul>