机器学习第一周(基于coursera中的Andrew Ng的机器学习课的笔记) 本节主要讲述了机器学习的大概分类(从监督学习和非监督学习的角度)和线性回归的模型以及基本的梯度下降算法(gradient descent algorithmn)。 预测和分类都为监督学习。预测是基于data set拟合出hypothesis的参数值,是通过algorithmn调整使得cost function损失...
首先，ML深究起来都是Stat Models + Causal Inference，所以题主学习ML的话是非常有优势的。针对Andrew这...
1. Andrew Ng 老师的机器学习课程(Machine Learning) 机器学习入门首选课程,没有之一。这门课程从一开始诞生就备受瞩目,据说全世界有数百万人通过这门课程入门机器学习。 课程的级别是入门级别的,对学习者的背景要求不高,Andrew Ng 老师讲解又很通俗易懂,所以强烈推荐从这门课程开始走入机器学习。 课程简介 这里有...
这是由Coursera创始人之一Andrew Ng （中文名：吴恩达）主讲的课程。从评价得分和点赞率方面来看，这个...
Andrew Ng在coursera上的ML课程_知识点笔记_(1) 1.Feature Scaling(特征缩放): 如上图所示,x1是房屋面积,x2是房间个数,若不进行特征缩放,则代价函数J的曲线近似为一个瘦长的椭圆(我暂时这么理解,θ1和θ2分别是x1和x2的权值系数,而x2的特征向量值相较x1很小,则x1变化一个较小的量,在J的同一条相同的...
吴恩达(Andrew Ng)相信大家都不陌生了。8 月 8 日,吴恩达在他自己创办的在线教育平台 Coursera 上线了他的人工智能专项课程(Deep Learning Specialization)。此课程广受好评,通过视频讲解、作业与测验等让更多的人对人工智能有了了解与启蒙,国外媒体报道称:吴恩达这次深度学习课程是迄今为止,最全面、系统和容易获取的深...
课程地址:https://www.coursera.org/course/ml Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演译。在过去的...
这部分内容来源于Andrew NG老师讲解的 machine learning课程,包括异常检测算法以及推荐系统设计。异常检测是一个非监督学习算法,用于发现系统中的异常数据。推荐系统在生活中也是随处可见,如购物推荐、影视推荐等。课程链接为:https://www.coursera.org/course/ml。
纵观整个课程,Andrew Ng教授对机器学习的表述是非常统一的,所以在课程的学习上,虽然是不同的方法,却有很多类似的地方。下面大致描述一下课程对机器学习算法的描述方法: 所有的课程中提到的机器学习算法或工具,无论监督方法和非监督方法,都可以表述为一种对于模型参数进行优化求解的过程(Optimization),也就是说,把所有...
吴恩达(Andrew Ng)提到 每个人都应对ML做出80%的数据准备 。 小编快速浏览了一下arxiv,了解到ML研究的方向现在围绕基准测试展开了前所未有的竞争,所以我们更应该充分做好数据准备,争取在竞争中脱颖而出。 我们都知道Google具有BERT,则OpenAI具有GPT-3。但是,这些神奇的模型仅解决了业务问题的20%。