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斯坦福吴恩达教授机器学习公开课第三讲笔记——局部加权回归/线性回归的概率解释/分类和逻辑回归
斯坦福吴恩达教授机器学习公开课第五讲笔记——判别分析/高斯判别分析/gpa+逻辑回归/laplace平滑/极大似然的原理
斯坦福公开课-机器学习1.机器学习的动机和应用（吴恩达andrewng）
文章目录0三个目标0先修课程要求基本工具1-网址2-邮箱3-本系列课程链接1机器学习的定义1-1非正式定义1-2正式的定义2监督学习（SupervisedLearning）2-1回归问题——连续拟合线（预测房子价格）2-2分类问题——离散数... 查看详情
斯坦福公开课-机器学习2.监督学习应用-梯度下降（吴恩达andrewng）(代码片段)
文章目录1线性代数（linearalgebra）1-1符号（Notation）1-2例子——房价预测1-3假设函数（hypothesis）1-3-3用`线性代数-非齐次方程`解释参数**1-普通梯度下降算法****2-批梯度下降算法（batchgradientdescentalgo... 查看详情
斯坦福公开课-机器学习2.监督学习应用-梯度下降（吴恩达andrewng）(代码片段)
文章目录1线性代数（linearalgebra）1-1符号（Notation）1-2例子——房价预测1-3假设函数（hypothesis）1-3-3用`线性代数-非齐次方程`解释参数**1-普通梯度下降算法****2-批梯度下降算法（batchgradientdescentalgo... 查看详情
斯坦福公开课-机器学习1.机器学习的动机和应用（吴恩达andrewng）
文章目录0三个目标0先修课程要求基本工具1-网址2-邮箱3-本系列课程链接1机器学习的定义1-1非正式定义1-2正式的定义2监督学习（SupervisedLearning）2-1回归问题——连续拟合线（预测房子价格）2-2分类问题——离散数... 查看详情
吴恩达机器学习学习笔记——1.5无监督学习
1无监督学习：在不知道数据点的含义的情况下，从一个数据集中找出数据点的结构关系。2聚类算法：相同属性的数据点会集中分布，聚集在一起，聚类算法将数据集分成不同的聚类。也就是说，机器不知道这些数据点具体是什... 查看详情
吴恩达《机器学习系列课程》学习笔记：监督学习
吴恩达的课程会很偏于用实例来掌握理论知识，不过看着还是有些云里雾里，倒是杉山将的《图解机器学习》介绍得更易懂些。在此进行结合学习。杉山将是这么通俗地定义监督学习、无监督学习和强化学习，它们是... 查看详情
花了2晚，拿到了吴恩达@斯坦福大学的机器学习课程证书
花了2个晚上，拿到了吴恩达@斯坦福大学的机器学习课程证书警告⚠️⚠️⚠️请认真阅读此文，操作不慎可能血亏真金白银吴恩达算是我的精神导师了，很早之前就是看他的视频入门机器学习。他的经典课程《机器学习》2012年... 查看详情
斯坦福机器学习课程汇总
斯坦福机器学习课程汇总前言首先感谢吴恩达建立Coursera这样一个优秀的在线学习平台，以及他发布在这个平台上的机器学习课程。这门课程将整个机器学习领域的基础知识，用浅显易懂的方式，深入浅出的进行了介绍。使得一... 查看详情
吴恩达机器学习学习笔记——代价函数
单变量线性回归函数 hθ(x)=θ0+θ1x为了使线性回归函数对数据有较好的预测性，即y到h(x)的距离都很小。 查看详情
吴恩达“机器学习”——学习笔记五
朴素贝叶斯算法(NaiveBayes)(续学习笔记四)两个朴素贝叶斯的变化版本x_i可以取多个值，即p(x_i｜y)是符合多项式分布的，不是符合伯努利分布的。其他的与符合伯努利的情况一样。(同时也提供一种思路将连续型变量变成离散型的... 查看详情
吴恩达2014机器学习教程笔记目录
...重实践，结合起来学习事半功倍。但是论经典，还是首推吴恩达的机器学习课程。吴大大14年在coursera的课程通俗易懂、短小精悍，在讲解知识点的同时，还会穿插相关领域的最新动态，并向你推荐相关论文。课程10周共18节课，... 查看详情
吴恩达深度学习第五课第三周序列模型和注意力机制
文章目录基础模型概述选择最可能的句子集束搜索(beamsearch)改进集束搜索集束搜索的误差分析机器翻译评估(bleuscore)注意力模型直观理解语音识别CTC算... 查看详情
吴恩达-第一课第二周1-7节总结-医学深度学习模型的评估汇总(代码片段)
医学深度学习模型的评估汇总本周我们将深入探讨医学深度学习模型的评估。在医学上，由于决策具有很高的影响力，我们关心的是准确地了解模型何时对患者起作用，什么时候不起作用。您将学习一下指标，包... 查看详情
吴恩达机器学习笔记(代码片段)
文章目录ErroranalysisMethodstosolveoverfittingMethodstosolveunderfittingRecommendapproachErrormetricsforskewedclassesDataformachinelearningSupportVectorMachineK-meansPrincipleComponentAnalysisDatapreproce 查看详情
吴恩达-医学图像人工智能专项课程-第一课第一周1-3节总结(代码片段)
点此了解课程吴恩达新课医学图像AI（AIforMedicine）专项课程推荐欢迎来到医学人工智能专业。如果你已经完成了深度学习专业化或机器学习课程，并且你正在寻找更深入掌握人工智能的应用领域，这是一个很好的... 查看详情
吴恩达“机器学习”——学习笔记二
定义一些名词欠拟合（underfitting）：数据中的某些成分未被捕获到，比如拟合结果是二次函数，结果才只拟合出了一次函数。过拟合（overfitting）：使用过量的特征集合，使模型过于复杂。参数学习算法（parametriclearningalgorithms）... 查看详情