几个月前,我在Coursera(免费大型公开在线课程项目)上完成Andrew Ng机器学习的MOOC教学。对于任何一个想进入人工智能和机器学习世界的人来说,这都是一个很好的入门课程,但其中的项目是用Octave语言编写的。我一直想知道这门课如果用Python的话该有多么神奇,最终我决定重做一遍,这次用Python来完成。 在这一系列的博文...
从今天起就要开始认真的学习Machine Learning了。在网上查找了很多的资料,也大概看了下deeplearning.net上的一些教程。但是既没有一丝的学习基础,也没有过硬的python编程能力,而且英语阅读水平也跟不上,学起来真是相当的吃力。最后觉得刚上手的话还是跟着入门级的视频教程学比较好。搜索对比下来还是Andrew Ng的视频适合...
威斯康星大学机器学习课程 目前该课程推出了最新的一节课: 部分课件内容 课程表 课程学习地址: pages.stat.wisc.edu/~sr 第二个给大家分享的是: Andrew Ng机器学习课程的Python实现 部分内容 内容链接: medium.com/analytics-vi 知识在于分享 在量化投资的道路上 你不是一个人在战斗 ...
[注]:吴恩达(Andrew Ng)在coursera的机器学习课程习题的python实现, 目前包括ex1, ex2, ex3, ex4, ex5,ex6.python代码是完全根据matlib代码修改而来,几乎一一对应。 一、线性回归 全部代码 1、代价函数 其中: 下面就是要求出theta,使代价最小,即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近 ...
Neural Networks: Learning 内容较多,故分成上下两篇文章。 一、内容概要 Cost Function and Backpropagation Cost Function Backpropagation Algorithm Backpropagation Intuition Backpropagation in Practice Implementation Note:Unr... 推荐系统-机器学习(machine learning)笔记(Andrew Ng) ...
Python Machine Learning Yearning book by🅰️𝓷𝓭𝓻𝓮𝔀 🆖 machine-learningdeep-learningmachine-learning-courseradeeplearning-aimachine-learning-yearningandrew-ng-machine-learningandrew-ng-machine-learning-yearningdeep-learning-andrew-ng
Machine Learing by Andrew Ng (2) -多变量线性回归,正规方程,特征缩放 多功能与多变量线性回归 n代表特征变量个数,n个特征变量与一个所求值构成一个样本。 由单变量的梯度下降可推出,对每一个参数 theta_ i ,都要同步进行值的更新(在梯度下降的过程中) 特征缩放 若特征值之间值的范围差异过大,会造成代价...
从百度离职之后进行创业——主打项目是人工智能教育、自动驾驶出租车等,目前也正在写一本书《Machine Learning Yearning》,主要内容是教你如何构造机器学习项目。 NG在书中写到:该书的重点不在于教会你一些机器学习算法,而是学会如何将机器学习算法应用于工作中,授人以鱼不如授人以渔,有些人工智能课程只是给你一把...
Stanford - Machine Learning(Andrew Ng) 的课程免费,更适合想入门机器学习,对机器学习的整个过程有个大概认识的人群,毕竟课程的时间安排有限,大部分模型的讲解只是蜻蜓点水,更多的是在灌输模型的基本理念。 黑马程序员的人工智能AI进阶班收费,为期98天,分为两个部分——基础班和就业班。基础班为15天的python教学、...
Lecture 1 - Stanford CS229- Machine Learning - Andrew Ng (Autumn 2018)是(强推|双字)2018秋季CS229机器学习-官方高清版的第1集视频,该合集共计20集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。