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...
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...
[ Microsoft.ML.AutoML ] nuget包到项目中就可以使用API进行工作ML.Net示例仓库中有一整套示例。可以重用了Common文件夹中的一些类来通过API使用AutoML 。 参考 如何使用ML.NET自动化机器...特征工程机器学习模型应该让分析师的生活更轻松,现在甚至可以构建这些模型,因为新框架的设计考虑了AutoML。除了通常的机器学习...
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...
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归纳其原因包含三点:Data,Computation和Algorithms。 我的CSDN博客地址: Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(1)-- 深度学习概述 我梳理了机器学习、深度学习领域完备的资源、教程、工具等,并给你打包好了。想要的童鞋请在公众号【AI有道】后台回复:ML01,即可获取!
coursera.org/course/ml中的课程，相信AI算法爱好者们都知道，这是由Coursera创始人之一Andrew Ng （...
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...
首先看Andrew Ng老师课程上的两张图: 线性决策边界: 决策边界: 非线性决策边界: 决策边界: 上面两张图非常清晰的解释了什么是决策边界,决策边界事实上就是一个方程,在逻辑回归中。决策边界由theta’X=0定义。 要注意理解如果函数和决策边界函数的差别与联系。决策边界是如果函数的属性,由如果函数的參数决定。
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