概要: 这篇博客和博客学习笔记|主成分分析[PCA]及其若干应用属于一个系列,介绍独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)的原理及简单应用。ICA也是一种矩阵分解算法,尽管它最开始不是基于此而提出来的。 关键字:矩阵分解; 独立成分分析; ICA 全栈程序员站长 2022/08/27 3.1K1 CS229 课程笔记之十:因子...
编程相关:Python 2、相关课程 CS229---偏向机器学习,更多数学推导 CS229A---偏向机器学习,更多应用 CS230---偏向深度学习 3、人工智能的相关 监督学习 无监督学习 强化学习 第一个是一个引论的性质,给了一些视频,案例。。。 发布于 2023-12-12 11:35・IP 属地北京 ...
2.线性回归与梯度下降 房屋价格示例 梯度下降 批量梯度下降 随机梯度下降 最小二乘法 发布于 2023-12-12 11:36・IP 属地北京 吴恩达(Andrew Ng) 笔记类应用 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号
http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf
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,
CS229 课程笔记之一:线性回归 线性回归监督学习编程算法 线性回归是一种监督学习算法,即给定一个训练集,去学习一个假设函数,用来尽量精确地预测每个样本对应的输出。从输出变量的离散程度来看,监督学习算法可以分为两类。线性回归属于回归算法,其输出变量连续;而另一类监督学习算法是分类算法,其输出变量离散。 口仆 202...
CS229 课程笔记之十:因子分析 编程算法 。因此我们无法写出该分布的概率密度函数,也就无法对其建模。我们可以将其理解为线性方程组求解,未知数的个数比方程数目多,因而无法完全求出所有未知数。原文使用了仿射空间进行解释,并不是很懂( ⊙ o ⊙ )。 口仆 2020/08/14 5380 CS229 课程笔记之十七:策略梯度 编程...
因此,去年早早地就把网易公开课上Andrew大神的斯坦福CS229课程以及相应的讲义下载了下来,但每次一想学,看到每集1个多小时的内容就望而生却,感觉没有足够的整块的时间来学习。好在过年回家期间,实在没有其他借口不学了,于是才能有这篇学习笔记……截止今天下午,刚好学完了前四课,听Andrew Ng讲完了GLM广义线性模型...
机器学习课程(cs229)资料与算法实现(In python) 学习stanford cs229 manchine learning课程已经有三个月左右,虽然说网友们说这门课相比于Coursera(吴恩达老师的网课机构)中的机器学习有更多的数学要求和公式的推导,本着想总体了解机器学习的念头,开始了机器学习的自学过程。 这门课程年代确实有点久远,但是我认为作为...
机器学习(十):CS229ML课程笔记(6)——学习理论:偏差/方差、经验风险最小化(ERM)、联合界、一致收敛,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。