正如前面提到,梯度下降算法的目标是最小化cost function,而现在把 theta(3) 和 theta(4)的系数设置为1000,设得很大,求偏导数时,相应地得到的theta(3) 和 theta(4) 就都约等于0了。 更一般地,我们对每一个theta(j),j>=1,进行正则化,就得到了一个如下的代价函数:其中的 lambda(λ)就称为正则化参数(re...
arrangementsforthemidterm.AndforregularStanfordstudents,aswell;studentsthat aren’ttakingthisviaSEPD,andifyouhavea.Soifyouhavesomeotherevent ofsortofequalorgreaterimportancethanthe229midterm,likeanothermidtermof anotherclassthats,pleasealsousbynextWednesdayattheusualstaff ...
因此,正则化(regularization)就出马了。 前面提到,正是因为 feature variable非常多,导致 hypothesis function 的幂次很高,hypothesis function变得很复杂(弯弯曲曲的),从而通过穿过每一个样本点(完美匹配每个样本)。如果添加一个"正则化项",减少 高幂次的特征变量的影响,那 hypothesis function不就变得平滑了吗? 正如...
像耶鲁大学的一个教授的一句玩笑话,其目的是争取“世界学术霸权”。 Andrew Ng教授的《机器学习》公开课视频(30集) http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearning Andrew Ng教授的Deep Learning维基,有中文翻译 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial ...
https://web.stanford.edu/class/cs230/files/C1M2.pdf 课程二:改进深层神经网络 超参数优化、正则化和优化。 第3讲 反向传播的数学基础 浅层神经网络 深层神经网络 The Mathematics of Backpropagation: https://web.stanford.edu/class/cs230/files_fall2017/CS230_Handout3.pdf ...
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。
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。
Stanford - Machine Learning(Andrew Ng)的课程是免费的,而贪心科技、黑马程序员的课程都是以就业为目的的线下培训,本篇文章会从品牌、课程安排两个方面以及只针对贪心科技、黑马程序员付费课程的就业和后续服务方面进行测评。 1.品牌方面 Stanford - Machine Learning(Andrew Ng) Andrew Ng(吴恩达)是斯坦福大学计算机...
Andrew Ng教授的Deep Learning维基,有中文翻译 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 其他教学资源 韩家炜教授在北大的《数据挖掘》暑期班视频,英文PPT,中文讲解(22集) http://v.youku.com/v_show/id_XMzA3NDI5MzI=.html(视频:01数据挖掘概念,课程简介,数据库技术发展史,数据挖掘应用...
在给定一些样本数据(training set)后,采用某种学习算法(learning algorithm)对样本数据进行训练,得到了一个模型或者说是假设函数。 当需要预测新数据的结果时,将新数据作为假设函数的输入,假设函数计算后得到结果,这个结果就作为预测值。 假设函数的表示形式一般如下:θ 称为模型的参数(或者是:权重weights),x就是输入...