本文是斯坦福大学CS 229机器学习课程的基础材料,原始文件下载 原文作者:Zico Kolter,修改:Chuong Do, Tengyu Ma 翻译:黄海广 备注:请关注github的更新,线性代数和概率论已经更新完毕。 线性代数复习和参考目录 1.基础概念和符号 2.矩阵乘法 3 运算和属性 4.矩阵微积分 线性代数复习和参考 1. 基础概念和符号 线性...
斯坦福CS229是一门经典的机器学习课程,算是机器学习领域的明星课,相信不少人在B站上看过这门课的视频。 这门课主要介绍了机器学习和统计模式识别。 内容包括: 监督学习(生成/鉴别学习,参数/非参数学习,神经…
这部分主要介绍了机器学习中的一些实用技巧和经验,如常用的评价指标(准确率、召回率、AUC、ROC等)、模型选择、正则化、错误分析、消融分析(Ablative analysis)等。 PS:建议初学者对不清楚的概念,参考对照英文原文(在另一篇笔记上《极简版机器学习c229备忘录》)。 机器学习Tips&Tricks 1/3 5、相关数学知识 ...
【斯坦福机器学习Lecture 2022合集】Stanford CS229 Machine Learning Sean_Alexandra 1881 0 斯坦福大学《自然语言处理2023|CS224n: Natural Language Processing》中英字幕 GPT中英字幕课程资源 1.1万 4 吴恩达大模型系列:使用Gemini进行大型多模态模型提示|Large Multimodal Model Prompting with Gemini 附课件+代码 吴...
1. 写在前面 最近在学习CS229,做Problem Set 4的第一个题卡了好几天,这个题给定了一个神经网络,前向传播已经写好了,只需要我们写反向传播的代码。 这个题目其实很反人类,平时设计神经网络,… 阅读全文 CS229 学习笔记第九章:EM 算法与聚类 口仆 ...
在人工智能的圈子里，斯坦福大学的CS 229课程可谓是鼎鼎大名，几乎是每个涉足机器学习领域的人都耳熟能详...
在斯坦福CS229机器学习的课程中,我们接触到了许多复杂但实用的技术概念。本文将对这些概念进行简明扼要的解析,帮助读者理解并应用它们。 一、线性二次调节 线性二次调节(Linear-QuadraticRegulation,LQR)是一种优化控制方法,用于寻找一个线性控制策略,使得系统状态能够尽可能地接近某个目标状态,同时最小化二次型的性能指...
课程名称:CS229 课程教师:吴恩达、Ron Dror 课程内容:机器学习(注重数学原理) 前置知识:概率论、微积分、线性代数、四级以上英语基础 课程难度:较难,不建议初学者接触 知识清单:线性模型,朴素贝叶斯,SVM,学习理论,PCA,因子分析,ICA,MDP(强化学习算法)
CS229是由斯坦福大学开设的机器学习课程,其课程内容涵盖了许多机器学习算法和技术。下面将通过一个简单的代码示例,展示CS229课程中的一些Python代码。 代码示例 # Import the necessary librariesimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selection...
斯坦福 CS228 概率图模型中文讲义 二、概率复习 二、概率复习 原文:Probability review 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 我们在这里复习概率的概念,所有复习材料都来自CS229 概率讲义。 1. 概率的基本元素 为了定义集合上的概率,我们需要一些基本元素,...