2) A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. (Tom Mitchell) Supervised learning: We already know the correct output of our data ...
Machine learning—AndrewNg课程简要笔记[1] kiyoxi A Learning Machine 来自专栏 · 机器学习学习 2 人赞同了该文章 目录 收起 1. 机器学习基本概念 2. 线性回归(Linear Regression) 任务描述 模型假设(hypothesis) 损失函数 优化算法 解析解 3. 多项式回归(Polynomial Regression) 4. Logistic Regression 模型...
这样在接近最小值点时,通过学习率,我们可以使算法收敛,如下图所示: 在线学习(online learning) 假设我们经营一家物流公司,当用户询问从A地到B地的快递费用时,我们会给出报价,用户可能会接受(y=1)或拒绝(y=0)。现在我们要建立模型,来预测用户接受报价的可能性。 在online learning中,许多网站都会有持续不断的...
6-3.决策界限 Decision Boundary 14:51 6-4.代价函数 Cost Function 10:25 6-5.简化代价函数与梯度下降 10:16 6-6.高级优化 Advanced Optimization 14:07 6-7.多元分类:一对多 06:16 7-1.过拟合问题 The Problem of Overfitting 09:43 7-2.代价函数 ...
最近确实是比较忙,很多东西需要去接触和了解,所以就把最近在忙的东西稍微分享一下,广一模也快到了,到时候会更一个完整的像上次一样的讲解视频。 那么这次给大家分享的是吴恩达先生的机器学习课程我自己做的1-3章的全英笔记(选择全英是为了锻炼英语呜呜呜),这个ML
Andrew NG是计算机科学家,执行官,投资人,企业家,也是人工智能领域的领先专家之一。 他是百度的前任副总裁兼首席科学家,是斯坦福大学的兼职教授,是最受欢迎的机器学习在线课程的创建者之一,Coursera.com的联合创始人以及Google Brain的前负责人。 在百度,他的积极参与将人工智能团队扩展到数千人。
吴恩达(Andrew Ng),毫无疑问,是全球人工智能(AI)领域的大 IP!然而,吴恩达从最早的 CS229,到后来的 deeplearning.ai深度学习专项课程,还有其它 AI 资源,大神发布的 AI 知名课程和资料非常多。 说到吴恩达优秀的 AI 课程,首当其冲的就是几年前在 Coursera 上发布的《Machine Learning》课程!
7. 无监督学习(Unsupervised Learning)无监督学习只基于无标签数据集进行训练,比如聚类问题就是一个典型的无监督学习任务K-MeansK-Means是一种经典的聚类方法,主要步骤有(设置类别数为2):初始化:随机选择…
【第二课】supervised learning 已知training sample 寻求拟合函数的最佳参数,即处理回归问题;最优参数寻找方法介绍了两种:①梯度下降,包括批量梯度下降(batch gradient descent)和随机梯度下降(stochastic gradient descent),前者一次迭代利用所有样本进行函数拟合,后者每次迭代中,每次一个样本,依次遍历所有样本进行参数优化,...
This course provides a broad introduction to machine learning and statistical pattern recognition, assumes no prior knowledge and progressively introduces you to the concepts. Remember, the objective is to empower you with knowledge, irrespective of your