个人网站: 红色石头的个人博客-机器学习、深度学习之路 吴恩达在斯坦福开设的机器学习课 CS229,是很多人最初入门机器学习的课,历史悠久,而且仍然是最经典的机器学习课程之一。当时因为这门课太火爆,吴恩达不…
斯坦福大学《CS229机器学习:构建LLM|Machine Learning I Building Large Language Models》中英字幕 01:44:31 LLM训练营 - 2023年春季 LLM Bootcamp - Spring 2023 谷歌云《生成式AI学习路径(简介、LLM、负责的AI、应用)|Introduction to Generative AI Learning Path》中英字幕 《生成式AI微调LLM速成课|Generative...
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…
参考链接: https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229/
受学生欢迎的新课程也不断涌现，如 CS 230 深度学习课程。该课程开设于 2017-18 学年，此后注册学生一直维持在 800 名以上。 Manning 表示，现在受本科生欢迎的很多 AI 课程「最初主要是作为研究生水平的 AI 课程」。以一直以来很受欢迎的 CS 229 课程为例，该课程最初是针对想要做机器学习研究的博士生开设的...
中文版包括监督学习、无监督学习、深度学习、机器学习技巧和数学知识。 1、监督学习 监督学习算法需要训练数据集中有标签(label)信息(即标注信息),目标是学习从输入到输出的映射关系。 这部分主要介绍监督学习的基本概念,如:Hypothesis、损失/代价函数、似然估计、牛顿法、梯度下降等。以及常见的监督学习算法,包括线性...
斯坦福CS229—机器学习: 监督学习 非监督学习 深度学习 机器学习备忘录——监督学习 监督学习简介 给定一组与输出{y(1),...,y(m)}相关联的数据点{x(1),...,x(m)},我们希望构建一个能够根据x值预测y值的分类器。 预测类型—下表归纳了不同类型的预测模型 ...
https://www.youtube.com/watch?v=Bl4Feh_Mjvo&list=PLoROMvodv4rNyWOpJg_Yh4NSqI4Z4vOYy斯坦佛大学,CS229,2022版点击字幕,点击双语字幕,可开启中英文字幕一键三连,让更多人看到哦, 视频播放量 2362、弹幕量 0、点赞数 55、投硬币枚数 4、收藏人数 172、转发人数 8, 视
Tips and tricks(技巧与秘诀) Probabilities and Statistics(概率与统计) Algebra and Calculus(线性代数和微积分) 出处 作者:Afshine Amidi (Ecole Centrale Paris, MIT) 和 Shervine Amidi (Ecole Centrale Paris, Stanford University) GitHub地址 https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning...
吴恩达机器学习CS229课程笔记学习 监督学习(supervised learning) 假设我们有一个数据集(dataset),给出居住面积和房价的关系如下: 我们以居住面积为横坐标,房价为纵坐标,组成数据点,如(2104, 400),并把这些数据点描到坐标系中,如下: 由这些数据,我们怎么才能预测(predict)其他房价呢?其中房价作为居住面积的函数。