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! 这门《Machine Learning》评分高达 4.9 分,共有超过 300w 人注册学习。其火爆程度...
Machine learning—AndrewNg课程简要笔记[1] kiyoxi A Learning Machine 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 模型假设 损失函数 多分类问题...
将逻辑回归和传统的最小二乘法进行联系起来是很漂亮的一组概念。(有句话说的很好,具有联想能力的知识点才是真正被你掌握的,Andrew的课程一个亮点就在于知识点的前后串联和对比)说到hypothesis,引入感知器的概念,即假设hypothsis为分段函数。 【第二课】supervised learning 已知training sample 寻求拟合函数的最佳参数...
Clustering 聚类 Unsupervised learning introduction supervised learning 在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界。监督学习中,我们有一系列的标签,需要拟合一个假设函数。 Unsupe
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-Means K-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:随机选择两个数据集中的点作为聚类中心(cluster centroids) μi 分类:将数据集内点的类别置为与其最靠近的聚类...
Neural Networks: Learning 在给定训练集的情况下,为神经网络拟合参数的学习方法。 Cost function Neural Network (Classification) 神经网络在分类问题中的应用 符号说明: 1. $L$ = total no. of layers in
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Stanford - Machine Learning(Andrew Ng)的课程是免费的,而贪心科技、黑马程序员的课程都是以就业为目的的线下培训,本篇文章会从品牌、课程安排两个方面以及只针对贪心科技、黑马程序员付费课程的就业和后续服务方面进行测评。 1.品牌方面 Stanford - Machine Learning(Andrew Ng) ...
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)在Coursea上的机器学习(Machine Learning下称ML)课程,是经典的ML课程之一,内容深入浅出,几乎是入门ML的必修课之一。预备知识:概率论 线性代数*矩阵运算 微积分*导数*微积分 编程基础*Octave,MatLab上述知识在本门课中虽然都会用到,但是Andrew都会解释的比较清楚,对一些深入的来龙去脉概念,大家...