爆赞!吴恩达教授机器学习深度学习精讲笔记。🔥CS229 和 CS230 是由吴恩达( Andrew Ng)在斯坦福大学讲授的两门课程。🌟CS229 是“Introductory CS: ML LAB”(计算机科学介绍:机器学习实验室)的课程代码。这门课程是斯坦福大学计算机科学专业的一门入门课程,涵盖了计算机科学基础知识、算法和数据结构、编程语言和机...
爆赞!吴恩达教授机器学习深度学习精讲笔记。🔥CS229 和 CS230 是由吴恩达( Andrew Ng)在斯坦福大学讲授的两门课程。🌟CS229 是“Introductory CS: ML LAB”(计算机科学介绍:机器学习实验室 - 我爱深度学习于20240312发布在抖音,已经收获了6.6万个喜欢,来抖音,
吴恩达的 CS229的数学基础(概率论).pdf 机器学习神经网络深度学习人工智能https 概率论是对不确定性的研究。通过这门课,我们将依靠概率论中的概念来推导机器学习算法。这篇笔记试图涵盖适用于CS229的概率论基础。概率论的数学理论非常复杂,并且涉及到“分析”的一个分支:测度论。在这篇笔记中,我们提供了概率的一些...
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…
这一讲视频的内容与上一讲的内容都是机器学习学习理论的内容。本篇的主要内容则是 VC 维、模型选择(Model Selection)。其中 VC 维是上篇笔记中模型集合无限大时的扩展分析;模型选择又分为交叉检验(Cross Validation)和特征选择(Feature Selection)两大类内容。
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。
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) ...
cs229 斯坦福机器学习笔记(一)-- 入门与LR模型 前言 说到机器学习,非常多人推荐的学习资料就是斯坦福Andrew Ng的cs229。有相关的视频和讲义。只是好的资料 != 好入门的资料,Andrew Ng在coursera有另外一个机器学习课程,更适合入门。 课程有video,review questions和programing exercises,视频尽管没有中文字幕,只是看...
只是coursera的课程屏蔽非常一些比較难的内容,假设认为课程不够过瘾。能够再看看cs229的。这篇笔记主要是參照cs229的课程。但也会穿插coursera的一些内容。 接触完机器学习,会发现有两门课非常重要,一个是概率统计。另外一个是线性代数。由于机器学习使用的数据,能够看成概率统计里的样本,而机器学习建模之后,你会发现...
Cs229笔记 Cs229笔记 第⼀部分到第三部分 注意：综合张⾬⽯笔记和中⽂讲义学习，中⽂讲义有⼀些概念翻译不准确。1.关于trace性质的证明见ML公开课笔记附录。2.⾮参数算法的定义更直观来讲应该是：参数数量随着数据集规模的增长⽽增长。3.似然性(likelihood)和概率(proability)两个概念⼤体上是相同...