课程列表 【第1集】斯坦福大学公开课:机器学习第一课(上) 译 【第2集】斯坦福大学公开课:机器学习第一课(中) 译 【第3集】斯坦福大学公开课:机器学习第一课(下) 译 【第4集】监督学习,梯度下降(上) 译 【第5集】监督学习,梯度下降(中) 译 【第6集】监督学习,梯度下降(下) 译 【第7集】...
[1] 【斯坦福大学公开课】机器学习课程(... 8766播放 22:55 [2] 【斯坦福大学公开课】机器学习课程(... 2790播放 23:00 [3] 【斯坦福大学公开课】机器学习课程(... 1539播放 22:50 [4] 【斯坦福大学公开课】机器学习课程(... 2248播放 待播放 ...
斯坦福大学机器学习公开课-微分动态规划 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...
斯坦福大学最初于1891年由当时的加利福尼亚州州长及铁路富豪利兰·斯坦福和他的妻子建立。 TA的专辑 更多 斯坦福大学公开课:从生物学看人类行为8909 斯坦福大学公开课:经济学1.1万 斯坦福大学:健康未来:七个颠覆你思想的演讲4145 斯坦福大学公开课:扎克伯格谈Facebook创业过程1.4万 斯坦福大学公开课 :机器学习课程1.1万...
斯坦福大学公开课机器学习课程(Andrew Ng)三欠拟合与过拟合 概要 本节课的主要内容有: 1、欠拟合与过拟合 2、 局部加权回归 3、 最小二乘法的概率解释 4、 Logistic回归 5、 感知器算法 一、欠拟合与过拟合 在机器学习中,通常需要选择某种算法来对数据进行预测,而过拟合与欠拟合就是描述对数据的预测与真实...
课时1 :机器学习的动机与应用 68:09 课时2 :监督学习应用.梯度下降 76:15 课时3 :欠拟合与过拟合的概念 73:13 课时4 :牛顿方法 73:06 课时5 :生成学习算法 75:30 课时6 :朴素贝叶斯算法 73:08 课时7 :最优间隔分类器问题 75:44 课时8 :顺序最小优化算法 ...
根据斯坦福大学吴恩达教授在Coursera上开设的机器学习公开课,以下是对该课程中文笔记的简单总结介绍: 1. 课程概述:吴恩达教授强调了机器学习的重要性,指出其不仅是人工智能的核心,而且在自动驾驶、语音识别、网络搜索等领域取得了显著的应用成果。课程内容丰富,涵盖了机器学习、数据挖掘和统计模式识别的基础知识和应用技巧...
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...
学习笔记 吴恩达 斯坦福大学公开课 :机器学习课程-2 监督学习应用:梯度下降 NOTATION: 线性回归特质:只有一个局部最小值 至此,我们的目标变为如何求解θ,θ决定了我们得到的函数h相对于我们的训练集的准确程度,我们要使得这个误差最小。(这也就是最小化问题) 用代价函数来说明误差,表示为:(我们要使J(θ)取得...
12-05 23:58 TAG: 斯坦福大学公开课 :机器学习课程 Andrew Ng 斯坦福 名称: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...