第一周:深度学习的实践层面(Practical aspects of Deep Learning) 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 1)应用型机器学习是一个高度迭代的过程. 2)划分 3)注意 问题系列之一 1.2 偏差,方差(Bias /Variance) 1)区别 2)判断 3)注意 1.3 机器学习基础(Basic Recipe for Machine Learning) 1)流...
很多同学都是看吴恩达AndrewNg的视频学习机器学习和深度学习的,当然学习就要做笔记。这不,一位名叫Tess Ferrandez的学习爱好者在分享了一套自己的课程笔记,收获了3k+赞和1k+次转发。笔记很好地总结了学习内容,共28张精辟的手绘图。 链接: https://www./TessFerrandez/notes-from-coursera-deep-learning-courses-by-...
Cyber-Driver/Andrew-Ng-Deep-Learning-notes 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 该仓库未声明开源许可证文件(LICENSE),使用请关注具体项目描述及其代码上游依赖。 master 克隆/下载 ...
Andrew Ng-Improving Deep Neural Networks-Coursera deeplearning.ai 神经网络权重初始化-知乎专栏 范数的定义-知乎回答 课程代码与资料-GitHub 注:本文涉及的图片及资料均整理翻译自Andrew Ng的Deep Learning系列课程,版权归其所有。翻译整理水平有限,如有不妥的地方欢迎指出。编辑...
https://www.slideshare.net/TessFerrandez/notes-from-coursera-deep-learning-courses-by-andrew-ng ▍28张deeplearning总结图 1. 深度学习介绍 2. 逻辑回归 3. 浅层神经网络 4. 深层神经网络 5. 设置你的机器学习应用程序 6. 正则化防止过拟合
吴恩达老师的机器学习课程笔记和视频:https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes 此文档免费,请不要用于商业用途,可以自由传播。 赠人玫瑰,手有余香! haiguang2000@qq.com 转载请注明出处:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books ...
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只是跟着Andrew Ng的UFLDL tutorial写了些已有框架的代码(这部分的代码见github) 后来发现了一个matlab的Deep Learning的toolbox,发现其代码很简单,感觉比较适合用来学习算法 再一个就是matlab的实现可以省略掉很多数据结构的代码,使算法思路非常清晰 所以我想在解读这个toolbox的代码的同时来巩固自己学到的,同时也为下...
Some Notes on Applied Mathematics for Machine Learning 100 Best GitHub: Deep Learning 介绍:100 Best GitHub: Deep Learning 《UFLDL-斯坦福大学Andrew Ng教授“Deep Learning”教程》 介绍:本教程将阐述无监督特征学习和深度学习的主要观点。通过学习,你也将实现多个功能学习/深度学习算法,能看到它们为你工作,并学...
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