Andrew Ng 's machine learning lecture note (5)

最新推荐文章于 2018-06-11 11:54:07 发布
原创 最新推荐文章于 2018-06-11 11:54:07 发布 · 206 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了如何使用向量化计算来提高Octave/Matlab中计算任务的效率。通过避免使用For循环并考虑矩阵运算的方式，可以显著提升计算速度。文章提供了识别向量化机会的指导原则。

Vectorization

    Vectorization is a useful method to calculate. It may make the calculation much more faster in Octave/Matlab.So how to make our calculation vectorize.
    (1)When we see a add operator ,matrix by matrix should come to our mind.Especially ,For loops come to our mind and we should notice that maybe we should use vectorization.

    (2)When we see a formular. We should ask ourselve a question that can this part to be a matrix.

【Deep Learning】1.深度学习：稀疏自编码器
u012767526的专栏
08-17 4049
在学过Andrew Ng的机器学习后，开始接触进阶的课程深度学习，这次主要写的是自编码器和稀疏限制，用于发掘数据中有趣的结构
Andrew Ng 's machine learning lecture note (4)
FrostMonarch的博客
03-31 191
In the PPT, andrew tells us that we can choose the new feature which means we can choose x x^2 x^3 as our feature.(For example , the hypohesis = x0 +theta1 *x1 +theta2*x2 ... now we can change it into...
Andrew Ng 's machine learning lecture note (12)
FrostMonarch的博客
05-03 281
Which feature should we choose?Well, sometimes it's really hard to tell which feature we should choose just by feeling, but we can use number to guide our decision about which feature we should choose...
Andrew Ng 's machine learning lecture note (6)
FrostMonarch的博客
04-10 224
Logistic functionWhen we are solving classifcation problem,we seldom use linear regression method.We should define a new function called logistic function to be our  hypothesis.and we should notice th...
Andrew Ng 's machine learning lecture note (15)
FrostMonarch的博客
06-07 346
Anomaly detectionThis algorithm can help us to realize that whether some data sets are abnormal. We should follow the steps:(1)Choose the features that you think may relate to anomalous examples(2)(3)
Andrew Ng 's machine learning lecture note (1)
FrostMonarch的博客
03-26 266
    Any machine learning can be thought as 3 parts . (1) Experience  ，E means the machine learn from what experience (In chinese means 需要怎样的学习过程)(2)P,P means the performance measure. (In chinese means...
Andrew Ng 's machine learning lecture note (14)
FrostMonarch的博客
05-17 287
Unsupervised learning(1)In unsupervised learning, data have no labels which means they don't have yi {i=1~m} (2)Data has its own structure and a algorithm which can find clusters are called clustering...
Andrew Ng 's machine learning lecture note (16)
FrostMonarch的博客
06-11 319
When facing the large scale data sets, it's necessary to compute more efficiently. Before we need to use a more computational method, we'd better sanity check first.There are several improving gradien...
Andrew Ng 's machine learning lecture note (9)
FrostMonarch的博客
04-18 248
Artificial Neuron Model   (1) (2)We should learn some denotion first to understand the above second model.For the activation units ,we have the below expression :Finally , we can get the conclusion th...
Andrew Ng 's machine learning lecture note (11)
FrostMonarch的博客
04-29 258
Model choosingAfter,we get a model. Sometimes we will wonder how we can optimize it.In order to do so, we can divide our data set into 3 parts, First the traning set(60%),Second the cross validation ...
Coursera 机器学习课程 Machine Learning Andrew Ng Stanford 讲义合集 lectures
06-22
最新（2013年春）一期的Coursera 机器学习课程 Machine Learning Andrew Ng Stanford 讲义合集 lectures 是我在跟进课程学习时候下载的，非常好的课程和讲解，的确很有收获。 希望能够对大家有用。
精选资源
神经网络实现分类matlab代码-Coursera_MachineLearning:Coursera_机器学习
06-16
神经网络实现分类matlab代码Cousera_MarchineLearning ...LectureNote.md：本周课堂笔记； Script_intro.md：方法在脚本中是如何实现的，并附有实例以及与MATLAB内置函数的结果对比 Method.m：代码实现。
斯坦福大学机器学习公开课讲义资料
11-24
4. **参考文献**：这些可能包含经典的机器学习教材、研究论文或相关网站链接，供学员进一步深入研究，如《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》、《Pattern Recognition and ...
大华PCAPP7.0管理软件
12-11
大华PCAPP7.0管理软件，管理调试存储，平台，摄像头等设备
长线买点选股公式.zip
12-11
长线买点选股公式
遗传算法学习一之求函数的最值
12-11
含有本章使用的optimoptions和ga函数的文件夹，来源于官方工具箱，如果没有这些函数可以添加，添加时注意子文件夹也添加。
基于Spring Boot的旅游景点购票系统的设计与实现源码.zip
12-11
基于Spring Boot的旅游景点购票系统的设计与实现源码.zip
基于TROPOMI高光谱辐射与多模态特征融合的深度学习大气NO₂浓度反演方法研究
最新发布
12-11
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料，本研究聚焦于大气污染物一氧化氮（NO₂）的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标，其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前，利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架，整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据，形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息，为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础，有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面，项目设计了一种多分支神经网络，用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征，并在深层网络中进行特征融合，从而综合利用不同数据的互补信息，显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤，以保障输入特征的质量与一致性；后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证，确保反演结果符合实际大气浓度范围，提升数据的实用价值。 此外，本研究进一步对不同功能区域（如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区）的NO₂浓度分布进行了对比分析，揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据，助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述，本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术，发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法，不仅提升了卫星大气监测的技术水平，也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
路径规划（栅格内牛耕）A星全覆盖路径规划研究（Matlab代码实现）
12-11
【路径规划】（栅格内牛耕）A星全覆盖路径规划研究（Matlab代码实现）
探索Andrew Ng机器学习讲义及练习资料
标题提到的“斯坦福大学Andrew Ng 机器学习学习讲义+练习”指明了这是一套由斯坦福大学教授Andrew Ng提供的学习资源。Andrew Ng是机器学习和人工智能领域的权威人士，曾在斯坦福大学教授机器学习课程，并创立了在线...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值