AI Earth使用机器学习进行监督分类时，怎么使特征变量都保持同一个空间分辨率是10m呢？
AI Earth使用机器学习进行监督分类时，输入的特征变量里有些波段空间分辨率是20m，那这个怎么使特征变量都保持同一个空间分辨率是10m呢？
入坑机器学习：四，单变量线性回归
开始我们机器学习的第一个算法。还是借用吴老师的例子：这个例子是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集。比方说，如果你朋友的房子是 1250 平方尺大小，你要告诉他们这房子能卖多少钱。那么，你可...
机器学习中变量选择的一般过程是什么？
机器学习中变量选择的一般过程是什么？
机器学习中常用的变量选择方法有哪些？
机器学习中常用的变量选择方法有哪些？
吴恩达机器学习 Coursera 笔记(二) - 单变量线性回归（下）
7 线性回归的梯度下降回顾下之前所学即梯度下降算法线性回归模型线性假设平方差代价函数当具体应用于线性回归的情况时，可以导出梯度下降方程的新形式我们可以替换我们的实际成本函数和我们的实际假设函数，并将等式修改为：repeat until convergence: {θ0:=θ1:=}θ0−α1m∑i=...
吴恩达机器学习 Coursera 笔记(二) - 单变量线性回归（中）
5 梯度下降 - Gradient Descent对于假设函数，我们有一种方法可以衡量它与数据的匹配度现在我们需要估计假设函数中的参数。这就是梯度下降使用到的地方。想象一下，我们根据其字段θ0和θ1绘制我们的假设函数（实际上我们将成本函数绘制为参数估计函数）我们不是绘制x和y本身，而是我们的假设函数...
吴恩达机器学习 Coursera 笔记(二) - 单变量线性回归（上）
Model and Cost Function1 模型概述 - Model RepresentationTo establish notation for future use, we’ll usex(i) denote the “input” variables (living area in t...
吴恩达机器学习 Coursera 笔记(二) - 单变量线性回归
Model and Cost Function 1 模型概述 - Model Representation To establish notation for future use, we’ll use x(i) the “input” variables (living area in this ...
吴恩达《机器学习》课程总结（2）单变量线性回归
2.1模型表示 （１）监督学习中的回归问题案例房价预测 （２）监督算法的工作方式 案例中：ｍ表示训练集的数量，ｘ代表特征/输入变量，ｙ代表目标变量/输出变量，（ｘ,y）代表实例，（ｘ(i),y(i)）代表第ｉ个观察实例，ｈ代表假设/函数/输入到输出的映射。 （３）房价预测的一种表达方式：ｈ(Θ）＝Θ...
机器学习特征表达——日期与时间特征做离散处理（数字到分类的映射），稀疏类分组（相似特征归档），创建虚拟变量（提取新特征） 本质就是要么多变少，或少变多
特征表达 接下来要谈到的特征工程类型虽然简单却影响巨大。我们将其称为特征表达。 你的数据并不一定总是理想格式。你需要考虑是否有必要通过另一种形式进行特征表达以获取有用信息。 日期与时间特征： 我们假设你拥有purchase_datetime特征。从中提取purchase_day_of_we...
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