机器学习笔记2019(李宏毅) PPT+视频

给大家带来的一篇关于人工智能相关的电子文档资源，介绍了关于机器学习、李宏毅方面的内容，本书是由人工智能社区出版，格式为PDF，资源大小147 MB，李宏毅编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：8.3。

内容介绍

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

《机器学习笔记2019》包括李宏毅对机器学习和深度学习的入门介绍，包括线性回归、逻辑回归、神经网络等基础知识，也包括从机器学习到深度学习的一个工程，并结合图像识别，详细讲解了机器学习在攻击与防护领域中的应用。

提到李宏毅老师，熟悉机器学习的读者应该都知道，他的机器学习视频被奉为领域内的经典视频之一，对于想要入门机器学习又想看中文讲解的人来说绝对是非常推荐的。而现在我们有更加完备的学习资料了，每节课程的内容、代码和中文笔记，供广大机器学习爱好者使用。

学习笔记

Python机器学习logistic回归代码解析

本文主要研究的是Python机器学习logistic回归的相关内容，同时介绍了一些机器学习中的概念，具体如下。 Logistic回归的主要目的 ：寻找一个非线性函数sigmod最佳的拟合参数 拟合、插值和逼近是数值分析的三大工具 回归： 对一直公式的位置参数进行估计 拟合 ：把平面上的一些系列点，用一条光滑曲线连接起来 logistic主要思想： 根据现有数据对分类边界线建立回归公式、以此进行分类 sigmoid函数： 在神经网络中它是所谓的激励函数。当输入大于0时，输出趋向于1，输入小于0时，输出趋向0，输入为0时，输出为0.5 梯度上升 ：要找到某个函数的最大值，最好的方法是沿着该函数的梯度方向探寻 收敛： 随着……

python实现机器学习之元线性回归

一、理论知识准备 1.确定假设函数 如：y=2x+7 其中，（x，y）是一组数据，设共有m个 2.误差cost 用平方误差代价函数 3.减小误差（用梯度下降） 二、程序实现步骤 1.初始化数据 x、y：样本 learning rate：学习率 循环次数loopNum：梯度下降次数 2.梯度下降 循环（循环loopNum次）： （1）算偏导（需要一个for循环遍历所有数据） （2）利用梯度下降数学式子 三、程序代码 import numpy as npdef linearRegression(data_x,data_y,learningRate,loopNum): w,b=0,0 #梯度下降 for i in range(loopNum): w_derivative, b_derivative, cost = 0, 0, 0 for j in range(len(data_x)): wxPlusb=w*data_x[j]+b w_derivative+=(wxPlusb-data_y[j])*data_x[j] b_derivative+=wxPlusb-data_y[j] cost+=(wxPlusb-data_y[j])*(w……

以上就是本次介绍的人工智能电子文档的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对码农之家的支持。

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