Andrew Ng机器学习算法入门(一):简介

本文介绍了一位参赛者在准备安全问题算法比赛前,通过Andrew Ng(吴恩达)在Coursera上的机器学习课程进行自我提升的经历。文章强调了该课程作为机器学习入门的优秀选择,因其深入浅出的讲解方式而受到广泛好评。

简介

最近在参加一个利用机器学习来解决安全问题的算法比赛,但是对机器学习的算法一直不了解,所以先了解一下机器学习相关的算法。

Andrew Ng就是前段时间从百度离职的吴恩达。关于吴恩达是谁,相信程序员/媛都知道。

Andrew Ng的机器学习的公开课其实就是当年吴恩达还在斯坦福大学时在coursera上面开设的一门机器学习的入门的公开课,课程地址链接为Andrew Ng机器学习公开课

Andrew Ng机器学习公开课的评价,可以参考知乎上面的问题如何评价 Coursera 的机器学习 (Andrew Ng) 课程?。看了所有的回答得出的结论即使两点,

  1. Andrew Ng的机器学习比较适合入门
  2. Andrew Ng的机器学习可深入浅出,讲得很好

至于这门课到底如何,既然有这么多人为他背书,说明还是不错的。

学习建议

coursera的课程页面还是相当不错的。在课程页面中可以选择不同的语言。以下就是我现在刚刚学习的时候的一些建议。

  1. 鉴于Andrew Ng在讲课时使用的是英文,所以将视频的字幕设置成英文。
  2. 为了避免无法理解英文,可以将交互字幕设置为中文。交互字幕就是Andrew Ng讲课时的说话的文本信息。这样在先看视频之前,将这个讲的文本看一篇是非常有必要。
  3. 在观看课程时,视频十分地卡顿。所以建议先将视频下载下来再看。在课程页面上面,提供了视频下载和字幕下载,但是仅仅只提供了英文字幕。

总结

希望能在比赛之前,学习完这个课程

为了了能到远方,脚下的每一步都不能少。

转载于:https://www.cnblogs.com/babers/p/6719718.html

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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