斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture4 - 指数分布族 和 广义线性模型 GLM 声明:此系列博文根据斯坦福CS229课程,吴恩达主讲 所写,为本人自学笔记,写成博客分享出来 代码语言:txt 博文中部分图片和公式都来源于CS229官方notes。 代码语言:txt CS229的视频和讲义均为互联网公开资源 代码语言:txt AI代码解释
然而在实际应用中,Data(数据)、Evaluation(评估)、和Systems(系统)更为关键。这意味着在工业界或实际应用中,数据的质量、模型评估方法的有效性以及如何将模型集成到系统中,更直接影响模型在现实场景中的表现。 1.1.2. 模型训练的两个阶段 Pretraining -> GPT3 训练目标: Task & loss 通过大量互联网数据和基于任...
编译:三石 【新智元导读】提及机器学习,很多人会推荐斯坦福CSS 229。本文便对该课程做了系统的整理。包括监督学习、非监督学习以及深度学习。可谓是是学习ML的“掌上备忘录”。 斯坦福CS229—机器学习: 监督学习 非监督学习 深度学习 机器学习备忘录——监督学习 监督学习简介 给定一组与输出{y(1),...,y(m)}...
【斯坦福大学】CS229 机器学习 · 2018年(完结·中英字幕·机翻) 25.4万播放 Lecture 1 - Welcome Stanford CS229 Machine Learning (Autumn 2018) 01:15:20 Lecture 2 - Linear Regression and Gradient Descent Stanford CS229 Machine Learn 01:18:17 CS229_on_9_28_2018_(Fri)_default_14acac58 01:32...
在人工智能领域,斯坦福大学的很多课程都颇受欢迎,如CS 229,做机器学习的多多少少都听说过这门课。该课程是由计算机科学系Andrew Ng教授领导讲授,根据统计数据表示,CS 229是斯坦福最受欢迎的课。 CS是计算机科学的缩写,表示该课程属于计算机科学系,“229”是课程编号,这里指的是高级机器学习课。
斯坦福CS229是一门经典的机器学习课程,算是机器学习领域的明星课,相信不少人在B站上看过这门课的视频。 这门课主要介绍了机器学习和统计模式识别。 内容包括: 监督学习(生成/鉴别学习,参数/非参数学习,神经…
资源| 源自斯坦福CS229,机器学习备忘录在集结 据项目介绍,该 repository 旨在总结斯坦福 CS 229 机器学习课程的所有重要概念,包括: ● 学习该课程所需的重要预备知识,例如概率与统计、代数与微积分等进修课程。 ● 对每个机器学习领域知识的备忘录,以及在训练模型时需要的提示与技巧。 ● 上面所有的元素最终汇编...
距离上一篇笔记竟然快要一个月了……希望这周能把cs229监督学习部分的知识搞定。 生成学习与判别学习 像逻辑回归,用hθ(x) = g(θTx) 直接地来建模 p(y|x; θ) ;或者像感知机,直接从输入空间映射到输出空间(0或1),它们都被称作判别学习(discriminative learning)。
cs229-lecture01(上) 斯坦福大学公开课-机器学习 斯坦福大学机器学习公开课
在斯坦福CS229机器学习的课程中,我们接触到了许多复杂但实用的技术概念。本文将对这些概念进行简明扼要的解析,帮助读者理解并应用它们。 一、线性二次调节 线性二次调节(Linear-QuadraticRegulation,LQR)是一种优化控制方法,用于寻找一个线性控制策略,使得系统状态能够尽可能地接近某个目标状态,同时最小化二次型的性能指...