机器学习 关于机器学习:MindSpore跟着小Mi一起机器学习吧多变量线性回归二 在上期的多变量线性回归介绍中，咱们学习了多维特色、多变量的梯度降落法以及在实现梯度降落过程中的特色缩放和如何抉择学习率这两个技巧，明天小Mi在其根底上，持续率领大家学习多项式回归、正规方程法以及介绍正规方程的不可逆性。好啦，废话不多说啦，咱们持续开始吧！
机器学习 关于机器学习:MindSpore跟着小Mi一起机器学习吧逻辑回归一 小Mi学习，向上踊跃！在后面几周的学习中，小Mi终于带着大家完完整整学完了线性回归，同时小Mi也收到了大家的很多反馈，在后续的学习中，小Mi会一一改良的！明天咱们就开启新的章节学习—logistic回归(Logistic Regression) 算法吧（冲鸭）！
机器学习 关于机器学习:MindSpore跟着小Mi一起机器学习吧逻辑回归二 代价函数当初咱们就要开始探讨如何拟合logistic回归模型的参数，具体来说，咱们要定义用来拟合参数的优化指标或者代价函数，以下便是监督学习问题中的logistic回归模型的拟合问题：
机器学习 关于机器学习:MindSpore跟着小Mi一起机器学习神经网络表述一 好久不见，甚是惦记！明天小Mi持续带大家学习咱们的机器学习系列。置信神经网络这个名词大家都不会生疏，神经网络实际上是一个绝对比拟古老的算法，寂静了很长一段时间，不过当初随着硬件计算能力的晋升，它又成为许多机器学习问题解决的首要办法。
机器学习 关于机器学习:小Mi的MindSpore安装经验之环境依赖常见问题及解决办法 再长的路，一步步也能走完；再短的路，不迈出第一步也无奈达到，想要体验MindSpore，肯定是从装置开始。明天小Mi为大家整顿装置过程中常呈现的环境配置和依赖相干问题。无论是什么形式和平台装置MindSpore，请务必确认所有规定的依赖及版本。Ubuntu 18.0404自带环境与MindSpore要求不同，须要手动调整。gcc装置失败/如何…
机器学习 关于机器学习:MindSpore跟着小Mi一起机器学习神经网络的学习上 危险，危险，危险——好久不见，等你在这里见面~在通过前两期对于神经网络的简略介绍后，明天小Mi将进一步介绍神经网络的代价函数、前向流传和反向流传，废话不多说，咱们开干吧~
机器学习 关于机器学习:MindSpore跟着小Mi机器学习神经网络的学习下 在上周小Mi给大家的介绍中，咱们谈到了怎么应用反向流传算法计算代价函数的导数。明天，小Mi将持续带大家理解神经网络的实现过程，废话不多说，赶快跟小Mi一起学起来吧~
机器学习 关于机器学习:MindSpore跟着小Mi机器学习支持向量机中 上周小Mi带大家学习了反对向量机的优化问题以及如何失去大间距分类器，而这背地的数学原理大家是否略知一二呢？明天跟着小Mi前面缓缓推理，帮忙大家对反对向量机中的优化问题，以及如何失去大间距分类器，产生更好的直观了解。
机器学习 关于机器学习:MindSpore分类指标总结三 通过之前两篇分类评估指标的分享，咱们曾经根本理解到每个评估指标表达式的意义，那么本次分享咱们将通过列举事实中的例子，联合不同的场景，体验不同指标的意义。
机器学习 关于机器学习:浅析决策树的生长和剪枝 简述：决策树(Decision Tree）是在已知各种状况产生概率的根底上，通过形成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评估项目风险，判断其可行性的决策分析办法，是直观使用概率分析的一种图解法。因为这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性…
