吴恩达机器学习-8-聚类和降维
本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点:聚类和降维。本文中首先介绍的是聚类中的K均值算法,包含:
- 算法思想
- 图解
K-Means
sklearn
实现Python
实现
Stay Foolish Stay Hungry
本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点:聚类和降维。本文中首先介绍的是聚类中的K均值算法,包含:
K-Means
sklearn
实现Python
实现Char6-神经网络neural networks
本章中主要讲解的内容包含:
机器学习的目的是找到一组良好的参数$\theta$,使得其表示的数学模型能够很好地从训练数据集中学到映射关系$f_{\theta}$
char5-TF高阶操作
第五章主要是介绍了TensorFlow2
的几个高阶操作,包含:
两幅图中总结了TensorFlow2的基础知识,以及常见和进阶操作,包含: