斯坦福大学公开课 :机器学习课程 本课程共20集 翻译完 欢迎学习 讲师:Andrew Ng 课程介绍:人工智能的发展到已经进入了一个瓶颈期。近年来各个研究方向都没有太大的突破。真正意义上人工智能的实现目前还没有任何曙光。但是,机器学习无疑是最有希望实现这个目标的方向之一。斯坦福大学的“Stanford Engineering Everywher...
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高斯混合模型 本讲对混合高斯模型在EM算法下的结论进行了推导,并且介绍了EM算法在混合贝叶斯模型中的应用。最后介绍了因子分析算法。该算法可以进行高维数据下样本数目较少的情况下的模型拟合。 人工智能的发展到已经进入了一个瓶颈期。近年来各个研究方向都没有太大的突破
第1集 机器学习的动机与应用 6378 2013-12 2 第2集 监督学习应用.梯度下降 1277 2013-12 3 第3集 欠拟合与过拟合的概念 577 2013-12 4 第4集 牛顿方法 463 2013-12 5 第5集 生成学习算法 314 2013-12 6 第6集 朴素贝叶斯算法 350 2013-12 ...
机器学习 计算机视觉 深度学习 计算机技术 账号已注销 这是我见过把计算机视觉讲的最好的课程 216 骑上了你的小耗子 计算器视觉是关于渲染图的吗?(我问问完全不知道) 2022-06-29 18:472 为何改名要6硬币 @骑上了你的小耗子:我大概明白你想了解什么,你说的那部分叫计算机图形学 ...
1、Debug 强化学习算法 课程以采用强化学习算法学习直升机控制器为例,并假定在训练过程中所用的状态转换方程是准确的, 假如在控制器控制直升机飞行,在仿真中运行的很好,在现实世界中不work,那么仿真环境一定有问题; 假如人类能发现一个策略,比强化学习学到的策略所获得的回报多,那么说明强化学习算法有问题; ...
课程设置和内容 视频课程分为20集,每集72-85分钟。实体课程大概一周2次,中间还穿插助教上的习题课,大概一个学期的课程。 内容涉及四大部分,分别是:监督学习(2-8集)、学习理论(9集-11集)、无监督学习(12-15集)、强化学习(16-20集)。监督学习和无监督学习,基本上是机器学习的二分法;强化学习位于两者之间;而...
斯坦福大学提供了一门名为“CS324:大型语言模型”的公开课,这是计算机科学专业中关于自然语言处理(NLP)和大型语言模型的专项课程。它有助于学生掌握机器学习和人工智能的基础知识,提升技术能力,并增强实践应用技巧。该课程全面探讨了大型语言模型的多个方面,包括基础理论、发展历程、数据安全问题、不同模型结构、并行处理...
课程目的 人工智能机器学习入门 课程详情 人工智能的发展到已经进入了一个瓶颈期。近年来各个研究方向都没有太大的突破。真正意义上人工智能的实现目前还没有任何曙光。但是,机器学习无疑是最有希望实现这个目标的方向之一。斯坦福大学的“Stanford Engineering Everywhere ”免费提供学校里最受欢迎的工科课程,给全世界的...
1、回归算法 在大部分机器学习课程中,回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个:一.回归算法比较简单,介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的基石,如果不理解回归算法,无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类:即线性回归和逻辑回归。