复制 **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** Lecture 2 这一节主要讲的是三个部分的内容: ·Linear Regression(线性回归) ·Gradient Descent(梯度下降) ·Normal Equations(正规方程组) 1、 线性回归 首先给了一个例子,如何根据房屋的...
斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture4 - 指数分布族 和 广义线性模型 GLM 声明:此系列博文根据斯坦福CS229课程,吴恩达主讲 所写,为本人自学笔记,写成博客分享出来 博文中部分图片和公式都来源于CS229官方notes。 CS229的视频和讲义均为互联网公开资源 Lecture4 Lecture4的主要内容: ·logistic regression 部分剩下...
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) 1、 Newton’s method 接着...
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
Jul 12, 2018 puluotianyi在CSDN分享的中文笔记.zip 课程官网最新资料稍后同步 Apr 18, 2017 斯坦福大学机器学习课程原始讲义2007.zip 课程官网最新资料稍后同步 Apr 18, 2017 CS229 课程讲义中文翻译 CS229 Lecture notes 原作者翻译 Andrew Ng 吴恩达CycleUser...
https://web.stanford.edu/class/cs229t/notes.pdf, April 2016. accessed January 2019.Yuanzhi Li, Tengyu Ma, and Hongyang Zhang. Algorithmic regularization in over-parameterized... Y Li,T Ma,H Zhang 被引量: 14发表: 2017年 Review of "Learning from Untrusted Data," Charikar, Steinhardt, and...
PJsJ96yyVk8 The Importance of Vulnerability The School of Life 27 alain|anfällig|big|bom|bon|botton|bueno|curriculum|dêtre|education|es|est|friends|good|il|importance|lecture|life|make|making|mindfullness|new|open|para|philosophy|plself|por|porque|pourquoi|psychology|questions|qué|relationships|sc...
斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture2-线性回归+梯度下降+正规方程组 声明:此系列博文根据斯坦福CS229课程,吴恩达主讲 所写,为本人自学笔记,写成博客分享出来 博文中部分图片和公式都来源于CS229官方notes。 CS229... R 语言之数据分析高级方法「GLM 广义线性模型」 ...
CS229 Lecture notes 原作者翻译 Andrew Ng 吴恩达 CycleUser 相关链接 Github 地址 知乎专栏 斯坦福大学 CS229 课程网站 网易公开课中文字幕视频 第一章在线阅读地址 第二章在线阅读地址 第三章在线阅读地址 由于公式过多,Gitbook 的阅读体验很差,建议大家还是去 Github 上面下载 Markdown 或者 HTML 到本地阅读,体...
CS229 Lecture notes 原作者翻译 Andrew Ng 吴恩达 CycleUser 相关链接 Github 地址 知乎专栏 斯坦福大学 CS229 课程网站 网易公开课中文字幕视频 由于公式过多,Gitbook 的阅读体验很差,建议大家还是去 Github 上面下载 Markdown 或者 HTML 到本地阅读,体验更好很多,起码公式都没问题。 我(@CycleUser)的身体状况短...