问一下各位大佬,一个机器学习很简单的问题。。。谁能帮我一下?
就是求出这个exact solution 的步骤,图中标问号的是怎么求得的。。。
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机器学习里基础公式的求证
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JonathanYan 2020-02-21 12:12关注X.T * y - X.T * X * theta = 0 //蓝线公式打开括号,去掉常数项 X.T * X * theta = X.T * y //移到等号两边 (X.T * X)^-1 * (X.T * X) * theta = (X.T * X)^-1 * X.T * y //同时乘以theta左项的逆,注意矩阵无交换律,只能左乘 E * theta = (X.T * X)^-1 * X.T * y //乘得E化简的上文公式 theta = (X.T * X)^-1 * X.T * y
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- 2022-08-17 10:09回答 2 已采纳 没必要,把最基本的几个推一遍就行了。所有的公式够出一本字典了,谁也没那个精力挨个推一遍。
- 2023-04-13 04:25回答 1 已采纳 该回答引用NewBing 学习人工智能需要掌握的知识点很多,包括数学、编程、机器学习、深度学习等。具体来说,你需要掌握以下内容: 数学:线性代数、概率论、微积分等基础数学知识是学习人工智能的基础,可以
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- 2023-04-21 15:35税纪钧的博客 上海电力大学人工智能与机器学习课程大作业&课程设计,本文为人工智能与机器学习课程大作业第一部分(一、知识工程基础)。本文仅作为学习参考使用,请勿用于其他用途。若需使用,请标明出处,谢谢!
- 2021-09-04 12:06回答 2 已采纳 例如 encog (比较老的一个框架)可以用 save 导出。其他的肯定也有相关的,可以找找。 //EncogUtility.TrainToError(network, training, TAR
- 2022-08-02 03:53回答 2 已采纳 我也不太懂,我就把当初别人推荐给我的说一下吧 基础课程就是高数、线性代数、概率论。 书籍的话西瓜书和李航的《统计学习方法》
- 2022-09-15 11:25回答 1 已采纳 课程: 台大林轩田:《机器学习基石》、《机器学习技法》 台大李宏毅:《深度学习》 李沐:《动手学深度学习》 书籍: 李航:《统计学习方法》(简称:蓝皮书) 周志华:《机器学习》(简称:西瓜书
- 2024-07-04 08:20Mr_Dwj的博客 《机器学习与模式识别》课程学习笔记,含详细公式推导。持续更新中!
- 2022-11-11 07:51回答 4 已采纳 机器学习的一般分类为:监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。很多东西可以cv出来,但是业务不一样,怎么整合你的业务,就是技术问题了。
- 2023-04-12 08:43回答 1 已采纳 该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下:在BERT模型的微调中,通常会使用验证集(val)来进行模型的参数调整和超参数调整。在验证集上,我们可以通过计算模型的准确率(eva
- 2023-02-08 13:05回答 3 已采纳 估计集是机器学习中用来估计模型参数的样本集,其中每个样本都有一个与之相关联的标签。估计集与其他样本集的关系是,估计集用来估计模型参数,而其他样本集用来测试模型的性能好坏。
- 2024-11-19 03:04岑梓铭的博客 首先何为人工智能?简单一句人话就是:人工操纵搭建出来的智能学习模型那我们要用它干什么?简单一句话就是:我们给出指令 ——> 得到想要的结果最简单的生活例子来看:就好比小狗,我们让它坐 ——> 它们就能听得懂...
- 2022-03-17 14:38一只可爱的小猴子的博客 人工智能研究的领域包括:符号智能、计算智能、机器学习、机器感知 智能包含的能力包括:感知能力、记忆和思维能力、学习和自适应能力、行为能力 图灵测试是图灵在1950年在论文中《计算机与智能》中提出的 机器学习...
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- 2024-01-02 09:38₫从心的博客 tips:这里只是 总结 ,不是教程哈。“***”开头的是给好奇心重的宝宝看的,其实不太重要可以跳过。...第一文主要简述了一下机器学习大致有哪些东西(当然远远不止这些),对大体框架有了一定了解。
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