斯坦福机器学习课件NOTE1总结

最新推荐文章于 2019-01-12 19:26:30 发布
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#机器学习

博客涵盖了Part1 - 3的内容，与机器学习相关，但具体细节未明确给出。机器学习是信息技术领域重要内容，可用于数据挖掘、预测分析等。

Part1~3
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斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！
Alexquyun的专栏
06-24 1015
这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉 Python、对机器学习有基本了 解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：“深度学习是科技业 最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。” 学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。
斯坦福大学公开课 ：机器学习课程课件讲义学习笔记（高清最全讲义+课件+学习笔记）
09-04
斯坦福大学公开课 ：机器学习课程。课件+原版讲义+学习笔记（全高清，最全！）
斯坦福大学机器学习公开课视频及课件
wangzhengnb的专栏
04-17 4883
下面是这段时间学习机器学习时下载的一些视频学习资料，斯坦福这套机器学习公开课是其中相当牛X的一个。  公开课的教授Andrew Ng不得不提，能够把很抽象的机器学习过程讲得很清楚，小弟看了这套公开课资料表示那真叫一个受益匪浅啊。  Andrew Ng前段时间好像还到THU和百度做讲座来着。  这算是机器学习一套非常适合入门(不过到了后面也相当深)的敲门砖，不过一定一定记住要对着andrew
斯坦福2017年人工智能课件
11-06
本资源是斯坦福大学2017年课程CS231n课件PDF格式，供16节课。课件中描述详细，图片丰富，是入门人工智能十分好的资料，推荐阅读。
算法笔记整理4 - 数据分析 + 机器学习的开发流程总结
Sevieryang/FinTech/Statistics/Quant
01-12 609
开发流程 明确需求与目的 数据收集 内部数据 购买数据 爬取数据 调查问卷 数据预处理 数据合并 数据清洗 缺失值 异常值 重复值 数据转换 特征工程 数据建模 建立模型 选择模型 测试模型 部署模型 一. 明确需求与目的 知道做什么 蛇无头不行 二. 数据收集 没有历史数据，怎么去确认y=f(x)的映射呢 首先就是获取 1. 内部数据 大规模的公司，有内部数据 比如数...
Andrew Ng 机器学习coursera note
09-24
吴恩达教授的机器学习课程是目前互联网上最受欢迎和认可的机器学习入门课程之一。这门课程由斯坦福大学的教授Andrew Ng教授主讲，并通过在线教育平台Coursera向全球开放。该课程的内容非常全面，涵盖了机器学习的...
斯坦福大学机器学习公开课讲义资料
11-24
本讲义资料源自斯坦福大学的机器学习公开课，由著名教授Andrew Ng主讲，旨在帮助学生深入理解和掌握机器学习的核心概念、算法及应用。 该课程的资料包含了一系列丰富的学习资源，旨在为初学者和有一定基础的学习者...
斯坦福机器学习课程笔记整理
从描述中可以得知，该笔记来源于全球知名的在线教育平台Coursera上的斯坦福机器学习课程，这门课程由人工智能领域权威专家吴恩达（Andrew Ng）教授主讲，被广泛认为是入门机器学习的“黄金标准”之一。课程内容结构...
斯坦福大学机器学习课程原始讲义
08-31
这些文件是斯坦福大学计算机科学课程CS229（机器学习）的原始讲义，由著名人工智能专家吴恩达（Andrew Ng）教授主讲。这些讲义覆盖了广泛的机器学习主题，是深入理解该领域基础知识的重要资源。以下是各讲义文件的...
斯坦福 机器学习课程汇总
肖朋伟
12-27 4219
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。使得一个拥有高中数学知识的学生也能听得明白。 如果你想要涉足机器学习、人工智能领域，或者对这一领域有浓厚的兴趣想要深入了解，那么你会发现很多机器学习入门课程推荐的资料中，都有吴恩达老师的这一...
斯坦福大学《机器学习》总结
weixin_38306204的博客
10-20 723
决定自学《机器学习》大约是一年前的事了 于是开始认识到吴恩达、西瓜书。。。 前前后后花了一年的时间断断续续看完了斯坦福大学的《机器学习》教程。教程一共有19章，每一章大约有5节，每一节十来分钟左右。当然，单单看视频时非常枯燥的，尤其是面对自己非常不熟悉的英文ppt，即使视频有中文字幕，但听起来依旧非常吃力。所有，后面的十来章我开始先阅读《斯坦福大学机器学习个人笔记》，然后再仔细听课程，
斯坦福大学机器学习公开课资料
JasonQ的专栏
11-24 1919
斯坦福机器学习公开课对于初学者是一个很好的入门教程。而网易公开课上的资源并没有相关的讲义文件，特意上传
机器学习入门的绝佳材料：斯坦福大学机器学习课程原始讲义(含公开课视频)
热门推荐
大枫叶_HIT
02-21 2万+
斯坦福大学机器学习课程原始讲义      本资源为斯坦福大学机器学习课程原始讲义，为Andrew Ng 所讲，共计20个PDF，基本涵盖了机器学习中一些重要的模型、算法、概念，此次一并压缩上传分享给大家，朋友们可以直接点击右边下载：斯坦福大学机器学习课程原始讲义.zip。 斯坦福大学机器学习公开课视频       与之配套的则是斯坦福大学的机器学习公开课的视频
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第8周笔记-无监督学习
和而不流
12-19 6684
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第8周笔记-无监督学习coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第8周笔记-无监督学习 1聚类算法clutering 1聚类算法简介 2K-means 21kmeans的目标函数 22随机初始化 23选择类别数 3考试quiz 维数约减 dimensionality reduction 1数据压缩 2数据可视化 3维度约简-主成分分析法PCA 1 PCA
吴恩达机器学习总结：第三课 逻辑回归（大纲摘要及课后作业）
CC12222032的博客
03-29 1060
为了更好的学习，充分复习自己学习的知识，总结课内重要知识点，每次完成作业后都会更博。英文非官方笔记总结1.分类   （1）y的值是离散值，比如说0（负分类）,1（正分类）    （2）从二元分类开始    （3）如何开始一个分类算法        a.利用线性回归，选个一个阈值2.假设表示    （1）逻辑函数（sigmoid函数）        a.hθ(x) = (θT x)        b...
斯坦福大学机器学习课程学习总结
沈波的专栏
11-02 1612
第一讲：机器学习的基本概念的研究内容
CS229吴恩达斯坦福机器学习课程总结
玥晓珖的博客
04-12 2759
学习的过程总是。最开始学习课程的时候激情满满，写的很认真，到了后面越来越懒，视频也没看，纯粹的看别人的博客把写的比较清楚明白的截图了。但是，以后理解的更深入之后还会对前面的文章进行修正。下面主要对整个CS229课程的一些总结：（一）监督学习：分为判别学习算法求P(y|x)①-③ 和生成学习算法求哪个P(x|y=。。。)大。① 线性回归——预测，想象y=kx+b，用一条直线来拟合样本，主要是找代价函...
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