deep learning.ai 相信很多同学认识吴恩达大佬,在这门课上( machine earning specialization)你将自己编程实现机器学习。数百万人参加了这门课程的早期版本许多学习者,最终建立了令人兴奋的机器学习系统,甚至在人工智能AI领域获得非常成功的职业生涯。欢迎你的到来 (配套课件、笔记已整理,随工房附送,求三连! ) ...
https://github.com/GH-SUSAN/Machine-Learning-MarkDown/tree/master/week9 4. 总结 本周学习了机器学习的两个重要应用,异常检测和推荐系统。推荐系统虽然学术上的关注比较少,但实际应用却很多,值得关注。
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...
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...
吴恩达机器学习MachineLearning课程 吴恩达机器学课程讲义 吴恩达机器学习教程学习笔记 (10/16) 吴恩达教授(Andrew Ng)的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程,做做一些简单的笔记加上个人的理解。本笔记根据吴恩达的课程顺序,以每章内容作为节点进行记录。(共18章,其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava...
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 5:神经网络 今天带来第五周课程的笔记:神经网络。本文是在上节神经网络的基础上,做了进一步的阐述,内容包含: 神经网络代价函数 反向传播法及解释 梯度检验 神经网络的小结 神经网络代价函数 参数解释 对几个参数的标记方法进行说明解释:...
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 无监督学习unsupervised learning 无监督学习简介 聚类和降维是无监督学习方法,在无监督学习中数据是没有标签的。
导读:吴恩达在 Coursera 上开设的《Machine Learning》课程,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 Learning》更加简单。
通过求导,得到梯度下降算法,本质上就是对θ的不断更新: 至此,第三周的课程笔记完毕! 系列文章: 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1:监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2:梯度下降与正规方程 本文首发于公众号:AI有道(ID: redstonewill),欢迎关注!
首先强调整本书不是讲机器学习的算法,而是讲让在实践中做机器学习项目时采用的策略,简称学习策略 (learning strategy)。该策略包括如何应对以下几个问题:用完机器学习后效果不好怎么办?在项目之前如何设定有效的目标?如何有效的进行误差分析?如何有效的识别误差来源?如何解决数据分布不匹配问题?1.1...