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...
概率统计:Stat 116 线性代数: math 113, cs 205 跨学科: 生物,统计, 计算机 online resources:http://cs229.stanford.edu https://see.stanford.edu/Course/CS229/47 homework, handout, lecture notes, math and equations newsgroup:http://su.class.cs229 handout, forum, discuss, study group, project...
(2019) Bots in the Net: Applying Machine Learning to Identify Social Media Trolls. rep. Available at: http://cs229.stanford.edu/proj2019spr/report/74.pdf Caers R, de Feyter T, de Couck M, Stough T, Vigna C, du Bois C (2013) Facebook: a literature review. New Media Soc. https:...
CS229是Stanford University知名的机器学习基础课程,由Andrew NG主讲,相对Coursera上Andrew NG的同名课程,CS229明显要难一些,数学推导要多一些。 因此入门的话,首选还是推荐Coursera上的ML课程。 接下来就随手写写CS229的学习感想。
【第4集】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 - 线性回归译 【第10集】Stanford CS229: Machine Learning | Summer 2019 | Lecture 10 - Deep learning - I 斯坦福 CS229:机器学习 | 2019 年夏季 |第 10...
Cs229-Lecture06 上传者:kingstarlcq 1:15:30 Cs229-Lecture05 上传者:kingstarlcq 1:13:06 Cs229-Lecture04 上传者:kingstarlcq 1:08:39 Cs229-Lecture01 上传者:kingstarlcq 1:16:15 Cs229-Lecture02 上传者:kingstarlcq 1:13:13 Cs229-Lecture03 ...
Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 本系列文章是Andrew Ng 在斯坦福的机器学习课程 CS 229 的学习笔记。 Machine Learning Algorithms Study Notes 系列文章介绍 2Supervised Learning 3 2.1Perceptron Learning Algorithm (PLA) 3 ...
cs229a-machine-learning Fa**过错上传20.33 MB文件格式zip Stanford CS229A Machine Learning (0)踩踩(0) 所需:1积分 AndroidReverseProject 2025-02-07 15:28:40 积分:1 android_huanbian 2025-02-07 15:27:57 积分:1 wentian-rank2 2025-02-07 15:19:10...
他强调这门课程的目的类似培养木匠,将理论知识类比于工具,希望能够通过课程学习,掌握如何应用所学机器学习知识,而非只是简单掌握理论。(转换思路,以应用为导向进行理论方法学习)课程分为四大块:监督分类、学习理论、非监督学习、强化学习。 教材下载:http://cs229.stanford.edu/materials.html...
Andrew Ng 在斯坦福大学的CS229机器学习课程内容 Andrew Ng -- Stanford University CS 229 Machine Learning This course provides a broad introduction to machine learning and statistical pattern recognition. Topics include: supervised learning (generative/discriminative learning, parametric/non-parametric learning...