吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 9:PCA 及其 Python 实现 本周主要是介绍了两个方面的内容,一个是如何进行大规模的机器学习,另一个是关于图片文字识别OCR 的案例 大规模机器学习 图片文字识别OCR 大规模机器学习(Large Scale Machine Learning) 在低方差的模型中,增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果。但...
在前面的练习中,您实现了神经网络的前馈传播,并使用它来预测手写数字的权重提供。 在本练习中,您将实现反向传播算法学习神经网络的参数。 提供的脚本ex4.mat,会帮助你一步步完成这个练习。 4.2 可视化数据 def plot_100_images(self, X): """随机画100个数字""" index = np.random.choice(range(5000), 100...
https://github.com/halfrost/Halfrost-Field 所属于 Machine Learning 一栏。 笔记包含了课程 11 周完整内容,每一周单独对应一个 Jupyter Botebook 文件。 下面举几个代表看一下! 01 支持向量机(SVM) 打开Support_Vector_Machines.ipynb文件,逻辑回归损失函数的公式推导: 高斯核函数的可视化理解: 还有作者对 SVM ...
吴恩达在Coursera上开设的Machine Learning课程,经过数年的改进和传播,目前已有许多中文学习资料。吴恩达本人对这门课也很有感情,他曾表示自己保留斯坦福教职,很大程度上是因为想教这门课。 这门课也是技巧和实践并重,“你不仅可以学习到学习的理论基础,还可以获得所需的实用知识,快速有效地将这些技术应用于新的问题”。
我打算先把吴恩达的课程看完,作业做完,对整个machine learning有一个总体的了解之后,再认真学习一遍林轩田的机器学习基石与机器学习技法,从整个理论上去了解机器学习。
吴恩达《机器学习》教程!从零开始到代码实战,附全部课件与代码!Machine Learning Specialization ai论文李飞飞 930 0 【课件+代码】李沐大神《动手学深度学习》2024最新视频教程,比啃书高效!比刷剧还爽!(人工智能丨深度学习丨神经网络) 今晚一起嗦粉叭 8371 33 吹爆一个印度老哥的算法课程! 🎉你们可能还在...
https://gitee.com/fakerlove/machine-learning/tree/master/code 1. 代码原链接 文章目录 8. 吴恩达机器学习课程-作业8-异常检测和推荐系统 8.1 异常检测 8.1.1 题目介绍 8.1.2 可视化数据 8.1.3 代码 1) 高斯分布 2) 估计高斯参数 3) 选择阈值 ...
Machine learning 吴恩达第二周coding作业(必做题) 1.warmUpExercise: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 function A = warmUpExercise() %WARMUPEXERCISE Example function in octave % A = WARMUPEXERCISE() is an example function that returns the 5x5 identity ...
在我很早之前写过的文章《机器学习如何入门》中,就首推过吴恩达在 Coursera 上开设的《Machine Learning》课程。这门课最大的特点就是基本没有复杂的数学理论和公式推导,非常适合入门! 这门课是发布在 Coursera 上的,很多读者容易把它与吴恩达的另一门课 CS229 混淆。其实,今天讲的 Coursera 上的《Machine Learnin...
《Machine Learning Yearning》是人工智能和深度学习界的专家吴恩达写的一本书,这本书致力于讲明白机器学习算法是怎样工作的,以及如何构建一个机器学习项目。这里我们选取了这本书中7个非常有用的建议向大家介绍。人工智能、机器学习和深度学习这些概念在飞速发展同时促使着工业界发生转变。吴恩达是这个领域的领军人物...