UFLDL机器学习

最新推荐文章于 2025-02-12 09:55:56 发布
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#算法 #机器学习

本教程由斯坦福大学Andrew Ng教授提供，涵盖UFLDL机器学习内容，深入讲解深度学习核心概念和技术。

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机器学习反向传播详细讲解
weixin_38232619的博客
04-20 1498
机器学习反向传播详细讲解，手推公式，一步一步详细解读反向传播原理
UFLDL:包括 Adrew Ng 的无监督特征学习和机器学习网页教程实验的八度解
07-01
无监督特征学习（Unsupervised Feature Learning, UFLDL）是一种机器学习方法，它通过分析大量未经标记的数据来发现数据的内在结构和模式，从而学习有用的特征表示。这些特征可以进一步用于分类、聚类或其他机器学习...
Moon：一款面向未来的多维监控数据融合平台，赋能智能运维
最新发布
aide_cloud的博客
02-12 420
Moon 作为一款面向未来的多维监控数据融合平台，将助力企业实现智能运维，提升 IT 运营效率和质量。我们诚挚邀请您体验 Moon，共同探索智能运维的未来。
联合学习MOON——无需共享原始数据，通过模型对比联合学习实现准确的图像分类
知来者逆的博客
04-08 2138
**联合学习**是一种在数据分布的情况下，既能以低成本进行机器学习，又能保护隐私的方法，引入这种方法不仅能保护隐私，还能降低更新模型时向中央服务器发送数据的通信成本。这种方法的引入不仅有望保护隐私，还能降低更新模型时向中央服务器发送数据的通信成本。
机器学习入门算法基础视频
ejinxian的专栏
06-23 922
➤ 入门，了解概念，算法基础： Coursera 机器学习课程 - by 吴恩达 Machine Learning Coursera  https://www.coursera.org/learn/machine-learning ➤ 进阶，多层神经网络，卷积和softmax回归： 斯坦福机器学习课程 UFL
UFLDL机器学习 && Andrew Ng-Deep Learning课程
Allenlzcoder的博客
11-03 708
UFLDL机器学习 && Andrew Ng-Deep Learning课程 本博客转载自：http://blog.csdn.net/u012432611/article/details/47866561?locationNum=2&fps=1 UFLDL机器学习 UFLDL-斯坦福大学Andrew Ng教授“Deep Learning”教程  大量机器学习资料
机器学习资料整理
Kaiyuan_sjtu的博客
06-08 1767
写在前面 想到整理这资料也是由于老师某天发邮件说让我们整理机器学习相关的文献资料这些存档，索性我就自己也全面的再整理一遍啦。方便以后查资料用~ 机器学习方面的书籍就不再放了，知乎啊优快云啊上面应该有超级多推荐的，这里我贴一个免费下载电子书的网站：BookSee。上面基本上你所能想到的但是网上暂时无法下载的书籍都可以找到。 反正想到什么资源就往上贴，框架可能不是很合理，将就看吧~ 机...
机器学习路线
阳光zfc
03-28 574
作者：寒小阳 && 龙心尘 时间：2016年2月。出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50759472 </A> http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50749614 </A> 声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处引言...
机器学习知识体系
huangshulang1234的博客
01-15 245
机器学习知识体系 随着2016年Alpha Go在围棋击败李世石，2017年初卡内基梅隆大学人工智能系统Libratus在长达20天的鏖战中，打败4名世界顶级德州扑克玩家，这标志着人工智能技术又达到了一个新的高峰。人工智能已经不再是在各大公司幕后提供各种智能推荐、语音识别算法的工具，它已经慢慢走向台前进入到平常百姓的视野之中。曾经有人描述人工智能就向一列缓缓开向人们的火车，一开始非常遥远
机器学习资料汇总
下一站十字路口
05-28 2983
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最
ufldl tutorial机器学习联系答案
09-15
「UFLDL Tutorial」是由斯坦福大学的自动驾驶实验室推出的一个在线机器学习教程，旨在帮助学习者更好地了解和应用无监督特征学习和深度学习的基本原理和技术。 该教程包含了一系列的练习和编程作业，覆盖了从基础的...
斯坦福UFLDL深度学习课程翻译版合集
01-29
该教程强调了理解基础的机器学习概念，如监督学习、逻辑回归和梯度下降，作为学习深度学习的先决条件。 教程中的核心内容可以概括为以下几个部分： 1. 神经网络基础：介绍了最简单的神经网络结构，也就是一个...
深度学习基础教程UFLDL1
08-04
该教程假定机器学习的基本知识，例如监督学习、逻辑回归、梯度下降等概念。如果您不熟悉这些概念，可以先学习机器学习课程。 该教程主要涵盖以下几个方面： 一、稀疏自编码器：稀疏自编码器是深度学习中的一种重要...
R机器学习之二：逻辑回归
岸芷汀兰
11-27 7013
逻辑回归是啥？Logistic 回归是一个二分类算法，用来预测给定独立变量集的二分类输出。我们使用哑变量代替二分类输出。也可以把逻辑回归看成输出为类别变量的特殊的线性回归(使用对数几率作为依赖变量)。简而言之，它通过拟合一个logit函数预测一件事情的发生的概率。逻辑回归方程的由来广义线性模型的基本等式是； g(E(y))=α+βx1+γx2g(E(y))=\alpha +\beta x1+\ga
R语言k-means聚类
岸芷汀兰
11-24 5872
轮廓系数参考https://en.wikipedia.org/wiki/Silhouette_(clustering)K值选取在实际应用中，由于Kmean一般作为数据预处理，或者用于辅助分类贴标签。所以k一般不会设置很大。可以通过枚举，令k从2到一个固定值如10，在每个k值上重复运行数次kmeans(避免局部最优解)，并计算当前k的平均轮廓系数，最后选取轮廓系数最大的值对应的k作为最终的集群数目。数
R机器学习之交叉验证改善模型
岸芷汀兰
11-27 5829
什么事交叉验证交叉验证就是保留一部分样本集不用于训练模型，而用于预测。交叉验证的方法 50%测试集，50%训练集 缺点：只用一半数据集训练有可能丢失有用信息，即高偏差 留一法 2.1使用所有数据点，具有较低偏差 2.2 递归执行n次交叉验证，较高执行时间 2.3在测试集上容易产生高方差，因为一旦这个作为测试集的点是个异常点，那就over！ k-折叠交叉验证 k-折叠交叉验证解决了上面两个的
R机器学习之一：kNN算法案例
岸芷汀兰
11-27 4242
kNN算法优劣优点： 高度无偏且不需要对数据作任何假设。简单有效易于实现 缺点： 由于没有涉及抽象过程，kNN实际上并没有创建一个模型，预测时间较长case study：检测前列腺癌Step 1 : 100个观测10个变量，其中8个数值变量，一个类别变量，一个ID： 1，Radius 2，Texture 3，Perimeter 4，Area 5，Smoothness 6，Comp
scikit-learn入门到精通(一)：快速入门
岸芷汀兰
01-29 3557
加载数据集#encoding=utf-8 ''' 一个dataset是一个类似字典的对象，数据存储在n_samples,n_features的array对象.data中,在监督学习中，响应 变量存储在.target中 ''' from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() digits = datasets.load_digits()
贵州烟草大数据之一：零售户聚类
岸芷汀兰
01-18 2912
1 思路考虑零售户的总销售量，总库存量两个特征，用这两个特征对零售户进行聚类，找出哪些零售户供不应求、哪些零售户供过于求。合理安排配货。2 数据存准备在hive中创建两张表，之前已经导入了销售数据，现在创建库存数据hive -e " create table hhstore_data( LICENSE_CODE BIGINT, ITEM_CODE INT, QTY_ORD DECIMA
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