-reinforcement learning强化学习 practical advice for applying learning algorithms P4 监督学习Part1-regression回归 x to y or input to output mappings映射 P5 监督学习Part2-Classification P6 非监督学习 Part1 clustering聚类算法:自动找到相似结构的数据并分类,没有预先知道output是什么takes data without labels ...
由于交流群人员增长速度太快,为实时统一更新有空缺位置的群号,请在公众号【啥都会一点的研究生】后台回复【交流群】 2022/07/01: 这是吴恩达佬团队在Coursera新开设的机器学习课程; 上个版本相信是大部分人的引路教程:BV1LE411h7P4 新版本终于使用Python,此外,网络搭建等使用的是Tensorflow(毕竟和Google***),暂...
导师要求自学吴恩达机器学习并完成作业。 利用上班空隙和下班/周末时间,学了3个星期,终于完成了,并做完了所有的编程作业。 课程大部分内容是已经接触过的,而且里面涉及到的数学原理和推导很少。但是作业非常有…
吴恩达Machine Learning课的评分 不过,这门课推荐使用Matlab/Octave来完成作业,对于不会Matlab/Octave,或者对Matlab/Octave不感兴趣的人来说,要完成作业获取证书可能难度加大。虽然吴恩达强烈推荐大家使用 Octave 来学习机器学习,并且用了完整的一个章节“Octave and Matlab Tutorial”来讲述 Octave 的基本操作。 那么,全部...
[双语人译|带测试]吴恩达2022机器学习专项课程(二):高级学习算法 Advanced Learning Algorithms共计76条视频,包括:Week1 神经网络&直觉 --- 1 welcome ---、1.2 神经元和大脑 Neurons and the brain、1.3 需求预测 Demand Prediction等,UP主更多精彩视频,请关注UP账
Course1(监督学习):Week1、2、3 Course2(高级学习算法):Week1、2、3、4 Course3(无监督学习):Week1、2、3💻 用Python实现机器学习:吴恩达2022版机器学习课程主要用Python进行实操。每个周后都有相应的课后代码。 Python课后代码:分为optional lab和practice lab(也就是assignment),lab中的代码框架非常完整详细,...
吴恩达老师2022年机器学习专项课(Machine Learning Specialization)上周全新来袭,课程本身并不是新课,与10年前的机器学习专项课相比,编程语言用Python代替了此前的Octave,主要定位于机器学习入门与初学者。 Machine Learning Specialization主要包括3门课: 监督机器学习:回归与分类 ...
吴恩达机器学习2022 Advanced Learning Algorithms week2 C1 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 Linux运维 2025-01-20 12:01:02 积分:1 kcwebplus 2025-01-20 12:00:19 积分:1 Video_note_generator 2025-01-20 11:57:34 积分:1 ...
2022吴恩达机器学习专项课程C2作业第二周2022吴恩达machine-learning2.Advanced Learning Algorithms本资源包含C2W2的测验作业和python大神改进的Jupyter note版本编程作业
机器学习的两种主要类型是监督学习和无监督学习.监督学习是世界上实际运用最多的类型,也是进步最快和创新最多的算法.本课程的三个主要部分,前两个注重监督学习,最后一个注重无监督学习.此外,强化学习也是机器学习的一种算法. 1.2 监督学习 1.2.1 监督学习-回归 ...