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算法: parametric learning algorithms,参数 学习 算法 =》参数 个数(Θ's) 固定, eg,线性回归 2. non-parametric learning algorithms,非参数 学习 算法 =》参数的个数跟随训练集的大小M线性增长:缓解 选取特征的 苛刻条件 =》随着 训练集合大小的增长, 训练所需的feature会伴随着 线性增长:基于整个训练集合 eg...
Stanford - CS229 - Machine Learning - 监督学习 & 梯度下降 斯坦福 吴恩达《CS229机器学习》中英双语字幕_哔哩哔哩_bilibili 线性回归, linear regression 梯度下降,gradient descent 正规方程组,normal equations homepage =》detail algorithm: neural network 回归问题: the regression problem 训练样本,m 输入feature...
【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...
斯坦福 CS229 机器学习课程由吴恩达教授和其他几位教授一起主讲,是机器学习领域里一门非常重要的课程。由于课程质量非常高,是许多人进入人工智能、机器学习领域的基石。 课程为机器学习和统计模式识别提供了广泛的介绍,主题包括监督学习(生成/歧视性学习、参数/非参数学习、神经网络、支持向量机),无监督的学习(聚类、降...
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多元逻辑斯蒂回归matlab代码-CS-229-Machine-Learning:与“机器学习”类相关联的已归档的matlab代码和示例数据 大数据 - Matlab - 多元逻辑斯蒂回归matlab无妻**徒刑 上传2.03MB 文件格式 zip 系统开源 多元逻辑斯蒂回归matlab代码此回购使用了与Andrew Ng @Stanford提供的“机器学习”类相关的已归档的matlab代码和示例...
Stanford CS229: Machine Learning | Summer 2019 | Lecture 4 - Linear Regression斯坦福 CS229:机器学习 | 2019 年夏季 |第 4 课 - 线性回归 To learn more about this Stanford Engineering graduate course visit: https://stanford.io/2XwFFKw Anand Avati Computer
This repository aims at summing up in the same place all the important notions that are covered in Stanford's CS 229 Machine Learning course, and include: Refreshersin related topics that highlight the key points of theprerequisites of the course. ...
• 1-d. Stanford的CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) 2. 开发工具(工具/环境) 3. 应用实战(Kaggle)ermaid 网络课程课程菜单 1.a Coursera的Machine Learning (大约需要3周左右完成) 其实这就是Stanford的229a, 建议直接到Coursera参加课程, 作为0基础者的入门是非常浅显易懂的, ...