Coursera机器学习基石作业二python实现 | 電影影評網
2018年11月12日—机器学习基石作业二下面的代码是17、18题的结合:importnumpyasnpimportrandomclassdecisonStump(object):def__init__(self,dimension ...
2018年11月12日 — 机器学习基石作业二下面的代码是17、18题的结合:import numpy as npimport randomclass decisonStump(object): def __init__(self,dimension ...
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Coursera机器学习基石作业二python实现 | 電影影評網
2018年11月12日 — 机器学习基石作业二下面的代码是17、18题的结合:import numpy as npimport randomclass decisonStump(object): def __init__(self,dimension ... Read More
机器学习——(基石)作业二 | 電影影評網
2018年8月14日 — 机器学习——(基石)作业二 ... 2. Following Question 1, with what value of λ will the performance of h be independent of μ? Read More
机器学习基石——作业2解答 | 電影影評網
2017年12月9日 — 机器学习基石——作业2解答这里的μμ指的是某个h(x)≈f(x)h(x)≈f(x),对应的Eout(h)E_out}(h)。其中目标函数f(x)f(x)是确定性的,没有噪声干扰。 Read More
机器学习基石作业二 | 電影影評網
2018年11月11日 — 机器学习基石作业二计算一下本来预测对与预测错时加上噪音导致的错误率然后相加即可。选择一个λ-lambdaλ的值让μ-muμ的系数为0。 Read More
機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石课 ... | 電影影評網
2016年4月2日 — 今天和大家分享coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业二的习题解答。笔者在做这些题目时遇到很多困难,当我在网上寻找答案时 ... Read More
機器學習基石作業三 | 電影影評網
2018年12月6日 — 機器學習基石作業三 ... import numpy as np def E(u,v): return np.exp(u)+np.exp(2*v)+np.exp(u*v)+u*u-2*u*v+2*v*v-3*u-2*v def gradU(func,u,v): ... Read More
機器學習基石作業二 | 電影影評網
2018年11月11日 — 機器學習基石作業二 ... def compute(N,err): delta = 0.05 dvc = 10 res = np.sqrt(8/N*np.log(4*pow(2*N,dvc)/delta)) return res-err. Read More
機器學習基石机器学习基石(Machine Learning Foundations ... | 電影影評網
2016年3月26日 — 首先声明,笔者在这里提供一些作业解答的目的不是为了让你得到更高的分数,而是 ... (1)题意:问题2-5,都是确定相对于每种任务的最佳机器学习算法。 Read More
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