CS229 Lecture notesAndrew NgMixtures of Gaussians and the EM algorithmIn this set of notes, we discuss the EM (Expectation-Maximization) for den-sity estimation.Suppose that we are given a training set {x(1),...,x(m)} as usual. Sincewe are in the unsupervised learning setting, these ...
代码语言:txt 复制 **博文中部分图片和公式都来源于CS229官方notes。** 代码语言:txt 复制 **CS229的视频和讲义均为互联网公开资源** Lecture 2 这一节主要讲的是三个部分的内容: ·Linear Regression(线性回归) ·Gradient Descent(梯度下降) ·Normal Equations(正规方程组) 1、 线性回归 首先给了一个例子,...
CS229 Lecture notesAndrew NgMixtures of Gaussians and the EM algorithmIn this set of notes, we discuss the EM (Expectation-Maximization) for de..
代码语言:txt 复制 博文中部分图片和公式都来源于CS229官方notes。 代码语言:txt 复制 CS229的视频和讲义均为互联网公开资源 代码语言:txt 复制 Lecture4 Lecture4的主要内容: ·logistic regression 部分剩下的Newton’smethod ·Exponential family (指数分布族) Generalized linear model(广义线性模型GLM) 1、 Newt...
CS229 Lecture notes 1 supervised learningNg, Andrew
CS229 Lecture notes Reinforcement Learning and ControlNg, Andrew
斯坦福机器学习-cs229-notes2.pdf,CS229 Lecture notes Andrew Ng Part IV Generative Learning algorithms So far, we’ve mainly been talking about learning algorithms that model p (y |x; θ), the conditional distribution of y given x. For instance, logistic r
曾经的话我推荐《机器学习实战》,能解决你对机器学习怎么落地的困惑。李航的《统计学习方法》能够当提纲參考。cs229除了lecture notes。还有session notes(简直是雪中送炭。夏天送风扇,lecture notes里那些让你认为有必要再深入了解的点这里能够找到),和problem sets。假设细致读。资料也够多了。
cs229课程讲义和中文笔记中文翻译cs229-notes1.pdf,CS229 Lecture notes 原作者:Andrew Ng (吴恩达) 翻译:CycleUser 学习(Supervised learning) 咱们先来聊几个使用 学习来解决问题的实例。假如咱们有 一个数据集,里面的数据是俄勒冈州波特兰市的 47 套房屋的 面积和
cs229课程讲义和中文笔记中文翻译notes8.pdf,CS229 Lecture notes 原作者:Andrew Ng (吴恩达) 翻译:CycleUser Part IX 期望最大化算法(EM algorithm) 在前面的若干讲义中,我们已经讲过了期望最大化算法(EM algorithm),使用场景是对一个高斯混合模型进行拟合 (fitti