Lecture 2 - Linear Regression and Gradient Descent Stanford CS229 Machine Learn 01:18:17 CS229_on_9_28_2018_(Fri)_default_14acac58 01:32:11 Lecture 3 - Locally Weighted Logistic Regression Stanford CS229 Machine Learni 01:19:35 Lecture 4 - Perceptron Generalized Linear Model Stanford CS229...
由Andrew Ng 主讲的这门课程,全面介绍了机器学习和统计模式识别的基础知识。课程内容包括: 监督学习:生成式/判别式学习、参数/非参数学习、神经网络、支持向量机; 无监督学习:聚类、降维、核方法; 学习理论:偏差与方差权衡、实践建议; 强化学习与自适应控制。 此外
【第1集】Lecture 1 - Stanford CS229: Machine Learning - Andrew Ng (Autumn 2018) 讲座1 - 斯坦福CS229:机器学习 - 安德鲁NG(2018年秋季)译 【第6集】Lecture 6 - Support Vector Machines | Stanford CS229: Machine Learning (Autumn 2018) 讲座6 - 支持向量机|Stanford CS229:机器学习(2018年秋季)...
Lecture 1 - Stanford CS229: Machine Learning - Andrew Ng (Autumn 2018)讲座1 - 斯坦福CS229:机器学习 - 安德鲁NG(2018年秋季) To learn more about this Stanford Engineering graduate course visit: https://stanford.io/3AkpiyK Take an adapted version of thi
本文参考自Stanford CS229 2018 Class Notes 本章主要介绍支持向量机(Support Vector Machine, SVM),这是一个现有的最好的现成的(“off-the-shelf”)监督学习方法之一. 在介绍SVM前,我们需要先理解边界的概念,以及对数据进行分割成大的区块(gap)的思路.接下来就是学习最优边界分类器(optimal margin classifier),...
本文参考自Stanford CS229 2018 Class Notes 本章是cs229 notes中learning theory的最后一部分,将会介绍一种不同的机器学习模式. 迄今为止,我们都在考虑batch learning背景.也就是说,我们一开始给定training set去进行学习,然后用得到的hypothesis h去在test data上进行评估.在本章中,我们考虑online learning背景,即在...
课程视频地址:http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 课程主页:http://cs229.stanford.edu/ 更具体的资料链接:https://www.jianshu.com/p/0a6ef31ff77a 笔记参考自中文翻译版:https://github.com/Kivy-CN/Stanford-CS-229
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。 首先附上CS229的课程主页: http://cs229.stanford.edu/ 该课程对机器学习和统计模式识别进行了广泛的介绍。主题包括:监督学习(生成/鉴别学习、参数/非参数学习、神经网络、支持向量机);无监督学习...
课程主页:http://cs229.stanford.edu/ 更具体的资料链接:https://www.jianshu.com/p/0a6ef31ff77a 笔记参考自中文翻译版:https://github.com/Kivy-CN/Stanford-CS-229-CN 这一讲介绍了VC维以及特征选择。 4 无限个假设(infinite H)的情况 介绍之前给出一些定义。 给定集合S={x(1),…,x(d)},其中x...
The "ML" course at Stanford , or to say the most popular Machine Learning course Worldwide is CS229. CS229 is Math Heavy and is 🔥, unlike a simplified online version at Coursera, "Machine Learning". Icompletedtheonlineversionas a Freshaman and here I take the CS229 Stanford version....