系列文章: 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1:监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2:梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3:回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 4:神经网络基础 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 5:神经网络 吴恩达《Machine Learning》精炼...
在我很早之前写过的文章《机器学习如何入门》中,就首推过吴恩达在 Coursera 上开设的《Machine Learning》课程。这门课最大的特点就是基本没有复杂的数学理论和公式推导,非常适合入门! 这门课是发布在 Coursera 上的,很多读者容易把它与吴恩达的另一门课 CS229 混淆。其实,今天讲的 Coursera 上的《Machine Learnin...
所属于 Machine Learning 一栏。 笔记包含了课程 11 周完整内容,每一周单独对应一个 Jupyter Botebook 文件。 下面举几个代表看一下! 01 支持向量机(SVM) 打开Support_Vector_Machines.ipynb文件,逻辑回归损失函数的公式推导: 高斯核函数的可视化理解: 还有作者对 SVM 重要参数的归纳总结: 笔记内容结合了吴恩达的课...
这里的意思应该是“你将会有一半以上的时间会赢”,意思就是说你打赌赢的概率超过一半吧
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 5:神经网络 今天带来第五周课程的笔记:神经网络。本文是在上节神经网络的基础上,做了进一步的阐述,内容包含: 神经网络代价函数 反向传播法及解释 梯度检验 神经网络的小结 神经网络代价函数 参数解释 对几个参数的标记方法进行说明解释:...
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首先强调整本书不是讲机器学习的算法,而是讲让在实践中做机器学习项目时采用的策略,简称学习策略 (learning strategy)。该策略包括如何应对以下几个问题:用完机器学习后效果不好怎么办?在项目之前如何设定有效的目标?如何有效的进行误差分析?如何有效的识别误差来源?如何解决数据分布不匹配问题?1.1...
【吴恩达深度学习】,强推斯坦福深度学习,通俗易懂,附课件代码 Professionalization of Deep Learning 418 2 28:36:08 App 2024最新最全!斯坦福吴恩达教授保姆式教学【深度学习】入门到精通,双语字幕整整两百集,一套课程学到爽! 1942 -- 50:04:31 App 【中英双版】 2024公认最全的【吴恩达大模型LLM】系列教程!附...
P24 特征缩放 part 2【2024公认最好的 吴恩达机器学习 教程 Machine Learning Specialization(超爽中英!)】, 视频播放量 5、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 不加糖的小马, 作者简介 ender ,相关视频:【附代码】2024全网公认最通