强推!不愧是公认的最好的【MATLAB教程】机器学习算法六大神经网络课程清华大佬12小时带你从入门到进阶(机器学习/深度学习/神经网络/人工智能/计算机视觉)共计13条视频,包括:01 MATLAB入门基础、02MATLAB进阶与提高、03BP神经网络等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
在人工智能专业中,对于理解机器学习算法特别重要的数学课程主要包括:1. **线性代数**:这是机器学习的基础,涉及到向量空间、矩阵运算、特征值和特征向量等概念,它们在算法的优化和数据的变换中起着重要作用 。2. **微积分**:包括导数、积分、偏导数和泰勒展开等,这些概念在机器学习的优化算法,如梯度下降法...
上期开始,我们就正式开启第9章「EM算法」的篇章了,并且带着大家从豆花小例子入手,说明了EM算法和极大似然估计都能求出「原始数据有缺失」的线性模型参数,而不同之处在于EM算法更加简便,它的核心思想就是「猜数+迭代」。那么这期,我们继续再说说藏在EM算法中的「隐变量」。 壹 不规则的硬币 说起隐变量,我们不...
W 课件+100GAI资源包+论文指导发刊+kaggle组队+AI系统课关注V.X工中号:AI技术星球 发送211 领取资料包:1、超细AI学习路线 2、AI基础:Python基础、数学基础 3、机器学习:12大经典算法、10大案例实战、推荐系统等 4、深度学习:Pytorch+TensorFlow等课程、NLP、神经网络 5、物体检测:YOLO、MASK-RCNN 6、计算机视觉...
学习目标 了解机器学习常用算法的分类 根据数据集组成不同,可以把机器学习算法分为: 监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 1 监督学习 定义: 输入数据是由输入特征值和目标值所组成。 函数的输出可以是一个连续的值(称为回归), 或是输出是有限个离散值(称作分类)。 1.1 回归问题 例如:预测房价,根据样本集...
[63] 第八章:聚类算法-Kmeans&D... 1626播放 11:33 [64] 2-KMEANS工作流程 1044播放 待播放 [65] 3-KMEANS迭代可视化展示 655播放 08:19 [66] 4-DBSCAN聚类算法 1322播放 11:03 [67] 5-DBSCAN工作流程 1233播放 15:03 [68] 6-DBSCAN可视化展示 ...
机器学习课程-第8周-聚类(Clustering)—K-Mean算法,1.聚类(Clustering)1.1无监督学习:简介在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数。
本课程的教学目的是使学生理解机器学习的基本问题和基本算法,掌握它们的实践方法,为学生今后从事相关领域的研究工作或项目开发工作奠定坚实的基础。 具体来讲,要使学生理解聚类、回归、分类、标注相关算法并掌握它们的应用方法;理解概率类模型并掌握它们的应用方法;理解神经网络类模型并掌握它们的应用方法;理解深度学习模型...
13-2.K-Means算法 3163 播放 吴恩达机器学习系列课程 咔嚓!影像永存! 下载 选集(85) 自动播放 [1] 普林斯顿大学公开课:领导能力简介(... 7.9万播放 06:54 [2] 1-1.欢迎参加《机器学习》课程 3.0万播放 06:54 [3] 普林斯顿大学公开课:领导能力简介(... ...