Machine learning—AndrewNg课程简要笔记[1] kiyoxi A Learning Machine 2 人赞同了该文章 目录 收起 1. 机器学习基本概念 2. 线性回归(Linear Regression) 任务描述 模型假设(hypothesis) 损失函数 优化算法 解析解 3. 多项式回归(Polynomial Regression) 4. Logistic Regression 模型假设 损失函数 多分类问题...
7. 无监督学习(Unsupervised Learning) 无监督学习只基于无标签数据集进行训练,比如聚类问题就是一个典型的无监督学习任务 K-Means K-Means是一种经典的聚类方法,主要步骤有(设置类别数为2): 初始化:随机选择两个数据集中的点作为聚类中心(cluster centroids) μi 分类:将数据集内点的类别置为与其最靠近的聚类...
Neural Networks: Learning 在给定训练集的情况下,为神经网络拟合参数的学习方法。 Cost function Neural Network (Classification) 神经网络在分类问题中的应用 符号说明: 1. $L$ = total no. of layers in
Clustering 聚类 Unsupervised learning introduction supervised learning 在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界。监督学习中,我们有一系列的标签,需要拟合一个假设函数。 Unsupe
Andrew NG是计算机科学家,执行官,投资人,企业家,也是人工智能领域的领先专家之一。 他是百度的前任副总裁兼首席科学家,是斯坦福大学的兼职教授,是最受欢迎的机器学习在线课程的创建者之一,Coursera.com的联合创始人以及Google Brain的前负责人。 在百度,他的积极参与将人工智能团队扩展到数千人。
Stanford - Machine Learning(Andrew Ng) Andrew Ng(吴恩达)是斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的客座教授,曾任斯坦福人工智能实验室主任。他还与达芙妮·科勒一起创建了在线教育平Coursera。 吴恩达在Coursera上的机器学习课程从评分来看反响是相当不错的,近五万人打出了4.9分(满分5分)的高分。
Andrew NG是计算机科学家,执行官,投资人,企业家,也是人工智能领域的领先专家之一。 他是百度的前任副总裁兼首席科学家,是斯坦福大学的兼职教授,是最受欢迎的机器学习在线课程的创建者之一,Coursera.com的联合创始人以及Google Brain的前负责人。 在百度,他的积极参与将人工智能团队扩展到数千人。
Andrew Ng历时两年之久终于写完了《MACHINE LEARNING YEARNING》。虽然整本不过100页,但是里面的干活满满,相信不少学习机器学习小伙伴都非常期待。 为了方便大家学习,小码哥已经将这个小册子下载好了,关注公众号,回复Ng就可以获取了。 人工智能、机器学习和深度学习正在改变许多行业。我一直在写一本书,机器学习渴望,教...
Unsupervised Learning 本章节进入无监督学习,相比于Supervised Learning处理的Training Set,{ },Unsupervised Learning需要处理的Training Set是unlabeled{ },是需要算法主动去将样本分类. Supervised Learning Unsupervised Learning Clustering K-means Algorithm K-means算法是无监督学习算法的一种,下图所示,K表示期望将数据...
6. Andrew Ng是怎样看待深度学习的? 深度学习是一个令人振奋的工具来帮助许多人创造出现成的AI应用。可以帮助实现无人驾驶汽车,精准的语音识别,图像理解程序等等。 虽然现在深度学习进展喜人,但是我认为人有很多机会,特别是在精准农业、消费金融、医疗领域等。在那里我看到一个清晰的机会,深刻的学习可以有很大的影响,...