这个讲义,你配合CS229的课程来看,效果简直不要太好。不过得提前说一声,数学基础得扎实点,不然可能会有点吃力。我每次看这个讲义,都有种找到了“西瓜书”源头的感觉,哈哈,你们懂的,就是那种感觉,好像“西瓜书”就是从这讲义里变出来的。 这个讲义是由大牛吴恩达和Tengyu Ma(马腾宇)在2023年6月11日整理撰写的,含...
斯坦福 CS229 机器学习讲义中文版 1-5 下载积分: 540 内容提示: CS229 Lecture notesAndrew Ng监督式学习让我们开始先讨论几个关于监督式学习的问题。假设我们有一组数据集是波特兰,俄勒冈州的 47 所房子的面积以及对应的价格我们可以在坐标图中画出这些数据:给出这些数据,怎么样我们才能用一个关于房子面积的...
cs229课程讲义和中learnin中文翻译notes.pdf,CS229 Lecture notes 原作者:Andrew Ng (吴恩达) 翻译:CycleUser Part VI 学习理论 (Learning Theory) 1 偏差/方差的权衡 (Bias/variance tradeoff ) 在讲线性回归的时候,我们讨论过这样的问题:拟合数据的时 候,选
CS229 Lecture notes 原作者:Andrew Ng (吴恩达) 翻译:CycleUser 1 感知器(perceptron)和大型边界分类器 (large margin classifiers) 本章是讲义中关于学习理论的最后一部分,我们来介绍另外机 器学习模式。在之前的内容中,我们考虑的都是批量学习的情 况,即给了我们训练样本集合用于学习,然后用学习得到的假 设 h...
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
天棚工程讲义PPT(229页) 热度: CS229 Lecture notes Andrew Ng Mixtures of Gaussians and the EM algorithm In 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. Since we are ...
最新斯坦福吴恩达机器学习全套讲义(CS229)
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:Proba... 概率密度函数 方差 条件概率 cs229 斯坦福机器学习笔记(一)-- 入门与LR模型 料,A 数据 机器学习 线性回归 迭代 线性代数 在java中导入时校验参数是否存在 需要引入的文件全部由我自己封装(包括:Base64Util.java),随后几篇文章里我...
代码样本如http://cs229.stanford.edu/notes/backprop.py所示。 (译者注:为了方便我直接把上面链接中的代码贴到下面了。) #http://cs229.stanford.edu/notes/backprop.pyimportnumpyasnpfromcopyimportcopy# Example backpropagation code for binary classification with 2-layer# neural network (single hidden ...
斯坦福大学的CS229课程的讲义 pdf下载: cs229.stanford.edu/main_notes.pdf 由吴恩达和Tengyu Ma (马腾宇) 于2023年6月11日整理撰写。内容涵盖了监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习等多个机器学习领...