machine learning by Andrew Ng 之学习笔记系列~

最新推荐文章于 2019-07-03 17:31:00 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenjiayuyanzi/article/details/8951761
本文为作者开启机器学习之旅的学习笔记，将跟随Andrew Ng的课程进度进行总结与分享，旨在帮助自我复习并接近技术大牛。

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终于开始写博客鸟~~
一是为了督促自己把学到的写下来，方便日后复习~
二是为了跟Jackie_Zhu之类的大牛走得更近，慢点跑，别扔下我们 这群汉子~~啊~~


如题，为机器学习的笔记，会根据大的N次方牛人Andrew Ng的机器学习课程进行总结~~
所以，开始奔跑吧，汉子们~·~
机器学习（Machine Learning）- 吴恩达（Andrew Ng）-学习笔记
ChanYeol666的博客
10-11 443
P1-P23 新闻事件分类的例子，就是那个谷歌新闻的例子，可以用一个聚类算法来聚类这些文章到一起，所以是无监督学习。细分市场的例子，可以当作无监督学习问题，因为只是拿到算法数据，再让算法去自动地发现细分市场。 Octave,是免费的开源软件，使用一个像 Octave 或 Matlab的工具，许多学习算法变得只有几行代码就可实现。 代价函数也被称作平方误差函数，有时也被称为平方误差代价函数。误差平方代价函数，对于大多数问题，特别是回归问题，都是一个合理的选择。（导师更正：理论是，任何非负函数都可以作代价
Andrew Ng Machine Learning 专题【Logistic Regression & Regularization】
IronYoung_不惧未来
08-10 3216
此文是斯坦福大学，机器学习界 superstar — Andrew Ng 所开设的 Coursera 课程：Machine Learning 的课程笔记。力求简洁，仅代表本人观点，不足之处希望大家探讨。
machine Learning（Andrew Ng） 学习笔记（1）
IT路上的学步者
11-26 993
（1） 监督式学习（supervised learning） 和 非监督式学习(unsupervised learning) 监督学习：监督学习，简单来说就是给定一定的训练样本（这里一定要注意，这个样本是既有数据，也有数据相对应的结果）， 利用这个样本进行训练得到一个模型（可以说就是一个函数），然后利用这个模型，将所有的输入映射为相应的输出， 之后对输出进行简单的判断从而达到了分类（或者
Note on Machine Learning by Andrew Ng （吴恩达机器学习笔记 英文版）
HarryChen的博客
07-03 1152
Machine Learning By Andrew Ng （吴恩达机器学习笔记 英文版） 这是我记录的吴恩达机器学习的课堂笔记。但是我记录的是英文版，所以如果有什么地方记录不准确，希望大家指出。另外，我也见到了中文版的笔记，但是只有第一章。学习了中文版后，我打算在学习ML之余，结合我自己的理解，不断更新这个笔记。 Machine Learning 101 Supervised Learnin...
学习笔记之Machine Learning by Andrew Ng | Stanford University | Coursera
weixin_33853827的博客
11-20 236
Machine Learning by Andrew Ng | Stanford University | Coursera https://www.coursera.org/learn/machine-learning Machine learning is the science of getting computers to act without being explicitly ...
Machine Learning(by Andrew Ng) 学习笔记
子非鱼的博客
05-04 1115
监督学习：通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）来训练，从而得到一个最优模型，再利用这个模型将所有新的数据样本映射为相应的输出结果。 监督学习问题分为“回归”和“分类”问题。 在回归问题中，我们试图用连续输出来预测结果，这意味着我们正在尝试将输入变量映射到一些连续函数。 在分类问题中，我们试图用离散输出来预测结果。换句话说，我们正在尝试将输入变量映射到离散类别。无监督学习：事先不知道
Stanford-Andrew Ng《Machine Learning》week1
不期而遇
09-14 635
前言：机器学习是目前最激动人心的技术之一，你也许没有意识到自己每天都会多次用到学习算法，每当你使用Google或百度等搜索引擎时，它总是能给出令人满意的结果，原因就是Google或百度等公司使用的学习算法，学会了如何给网页排序。每次你使用Facebook或苹果的相片分类功能，它能识别出你朋友的照片，这也是机器学习。每当你阅读邮件时，你的垃圾邮件过滤器会帮助你过滤掉大量的垃圾邮件，这也是学习算法。 ......
Machine Learning —— By Andrew Ng（机器学习 听后自己做的笔记 记录重点内容）
会飞的蜗牛 专栏
11-01 2462
MachineLearning ——byAndrew Ng , Stanford   第一讲：机器学习的动机与应用 一、监督学习： 1、  回归问题: 房价预测 2、  分类问题：肿瘤为良性还是恶性   二、无监督模型：     三、区分声源的例子的思考（鸡尾酒会问题）： 无监督算法发现数据内部的隐含结构，告诉我们不同类型的数据结构是什么样的。可为监督模型的数据
Andrew Ng Machine Learning Coursera学习笔记
weixin_30734435的博客
10-31 146
课程记录笔记如下： 1.目前ML的应用 包括：数据挖掘database mining、邮件过滤email anti-spam、机器人autonomous robotics、计算生物学computational biology、搜索引擎Google/Bing、 自动直升机autonomous helicopter、自然语言处理Natural Language Processing ...
Course-MachineLearning-AndrewNg:在Coursera上为Andrew Ng的机器学习课程准备的iPython笔记本
05-24
在这个名为"Course-MachineLearning-AndrewNg"的压缩包中，包含了Andrew Ng在Coursera上教授的机器学习课程的iPython笔记本。这些笔记本是学习者深入理解和实践课程内容的重要资源，尤其对于线性回归和逻辑回归这两...
MachineLearning_AndrewNg_PythonSolutions:Coursera的Andrew Ng机器学习课程的Python解决方案
04-05
MachineLearning_AndrewNg_Python解决方案 在开始学习机器学习的理论和实践的人当中，吴安德（Andrew Ng）在Coursera的机器学习课程是一门经典的课程。 最初，作业分配是使用Octave解决的。 但是在这里，我介绍了...
matlab吴恩达代码-Machine-Learning-AndrewNg:吴恩达机器学习课程编程作业，python和matlab代码，及笔记
05-26
本资料包“matlab吴恩达代码-Machine-Learning-AndrewNg”包含了他在斯坦福大学开设的机器学习课程中的编程作业，以及对应的Python和MATLAB代码实现，同时还附带了黄海广博士的详细笔记，为学习者提供了宝贵的参考...
Andrew Ng Machine Learning.zip
05-14
（Andrew Ng版）coursera机器学习课程，含讲义ppt，pdf，mkv视频，教程笔记，源代码等。
python+NLTK+科学计算包安装（numpy/scipy/matplotlib等）+win64位
10-10 3654
最近折腾nltk的学习，在安装
LDA学习总结（2）---基础知识
09-10 979
1、“bag-of words”词袋模型 词袋模型是在自然语言处理和信息检索中的一种简单假设。在这种模型中，文本（段落或者文档）被看作是无序的词汇集合，忽略语法甚至是单词的顺序。  词袋模型被用在文本分类的一些方法当中。当传统的贝叶斯分类被应用到文本当中时，贝叶斯中的条件独立性假设导致词袋模型。另外一些文本分类方法如LDA和LSA也使用了这个模型。   2、向量空间模型 VSM VSM作为
机器学习--已有数据源--集合
10-10 742
自己整理的资料： 牛人总结： http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4034.html 这个。。重量级，好多东西~ http://m.sciencemag.org/site/feature/data/compsci/machine_learning.xhtml 加州大学里恩分校的一个数据库：http://archive.
LDA学习总结
09-10 718
之前做的主要工作是学习一些关于主体模型及其衍生模型的学习，并且其具体的应用。   向量空间模型是文本的代数模型，用向量来表示文档。可用于信息过滤、信息检索、文档比较等。   LSA（潜在语义分析）旨在寻找出词与词之间的某种语义关联，达到简化文本，得出词与概念间的关系。可应用于信息检索等。   PLSA 概率潜在语义模型使用统计的方法为文档建立起“文档--潜在语义--词”之间的概率分布关
LDA模型简介
09-10 666
8、一些函数及其分布 1.Gamma函数 学高等数学的时候，我们都学习过如下一个长相有点奇特的Gamma函数   容易证明，Γ(x) 函数可以当成是阶乘在实数集上的延拓，具有如下性质   2.Beta函数   如果Gamma 函数的定义选取满足 Γ(n)=(n−1)!, 那么有     3.二项分布和多项分布 二项分布是n个独立的是/非试验中成功的次数的离散概率分布，其中每
Stanford Coursera机器学习笔记：Andrew Ng教授课程精华
"Coursera机器学习笔记，详细记录了Andrew Ng教授在Coursera上的机器学习课程内容，包括监督学习、非监督学习、线性回归、多项式回归、逻辑回归和归一化等主题。" 这篇笔记是匿名网友翻译的Coursera上Stanford ...
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