Machine Learning (Stanford)

最新推荐文章于 2022-11-06 11:37:29 发布
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本文介绍了一个新的学习时代，人们不再受限于地理位置，即使无法进入斯坦福大学等顶级学府，也能通过网络清晰地学习到同样优质的课程。
stanford machine learning pdf资料
04-26
stanford machine learning 的 Lecture Notes/ Section Notes / Supplemental Notes
Machine Learning by Stanford
12-19
斯坦福大学的精品视频课程——Machine Learning，深入浅出，看会收获很大，分享给大家！
《机器学习》（Machine Learning）——Andrew Ng 斯坦福大学公开课学习笔记(一)
u013896242的博客
08-05 5026
看到蘑菇街招聘的一个加分项是学过Andrew Ng的机器学习课程，于是找来看了下目录，大多数内容之前在PRML中有接触过，研究生课程智能信息处理中也有接触，但觉得不够系统，于是按斯坦福的公开课课表过一遍，有个完整的框架。 ———————————————————————————— 第1集  机器学习的动机与应用   Arthur Samuel(1959) Machine Learning:F
【机器学习】Stanford Machine Learning 学习笔记（一）
Johnson的博客
04-09 774
之前刷过一次斯坦福大学吴恩达教授的Coursera公开课，但那次刷的时候我还太年轻，所以也没做笔记，而且到现在为止，也都快忘的差不多了。过不了多久就要开始保研复试了，这里想再花一个月的时间重新过一遍，也在优快云上做好记录。 因为是这个系列的第一篇文章，所以现在这里大致介绍一下这个课程吧！相信在中国只要接触过ML的同学们，肯定知道吴恩达和周志华这两个名字，毕竟鼻祖级的人物。但对于初学者来说，我...
Stanford机器学习---第一讲. Introduction of machine learning
波大菜菜
04-29 876
本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine learning中An
Machine Learning(Stanford)-1 Introduction
Richad的博客
04-10 427
1-2 Machine Learning definition Tom Mitchell(1998) Well-posed Learning Promblem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance on T, as measure
斯坦福的stanford machine learning笔记
02-25
2018年更新的最新收集：斯坦福的stanford machine learning笔记。包括Lecture Notes、Section Notes、Supplemental Notes。对深度学习有很大帮助
精选资源
免费下载2021冬斯坦福大学Stanford CS224W《图机器学习Machine Learning with Gra
04-02
2021年冬季斯坦福大学Stanford CS224W《图机器学习Machine Learning with Graphs》课程全部PPT，从官网下载的，有缘人自取，不需要积分就可以下载，欢迎大家下载。这位大佬的视频b站有相关的视频，感兴趣的可以去...
AndrewNg 主讲 Machine Learning 官方 真实 讲义
04-24
Andrew Ng Stanford University 机器学习是一种让计算机在没有事先明确地编程的情况下做出正确反应的科学 在过去的十年中 机器学习已经给我们在自动驾驶汽车 实用语音识别 有效的网络搜索 以及提高人类基因组的认识...
全球名校AI课程库（4）| Stanford斯坦福 · 机器学习课程『Machine Learning』
ShowMeAI研究中心
11-06 1万+
吴恩达与其他几位斯坦福教授主讲，对机器学习和统计模式识别提供了广泛介绍，是机器学习领域里门非常重要的高质量课程，也是许多人进入AI领域的基石。
Machine Learning（Stanford）| 斯坦福大学机（吴恩达）器学习笔记【汇总】
Wanda && Aidem
07-25 810
from：https://blog.youkuaiyun.com/m399498400/article/details/52556168   定义本课程常用符号 训练数据：机器用来学习的数据 测试数据：用来考察机器学习效果的数据，相当于考试。 m = 训练样本的数量（训练集的个数) x = 输入的特征（例如房屋面积） y = 输出结果（例如房屋售价） (x(i),y(i)) = 表示训练集中第i个训...
Stanford Machine Learning
流风回雪的博客
12-07 311
http://www.holehouse.org/mlclass/index.html
斯坦福Machine Learning Week4总结(包括作业)
Wyy_dd的专栏
01-26 2670
第一讲：神经网络(Neural Network)的有关背景 对于一个非线性(non-linear)的分类问题，当特征数较少时，可以通过多项式拟合出决策边界(decision boundary)。然而对于一个现实问题，特征数往往很多，这时多项式项的个数就会变得很多，因为你想要去更好的拟合样本。此时会存在一些问题，比如运算量过大，容易出现会过拟合(over-fitting)的情况。 神经网络就是为
Machine Learning（Stanford）| 斯坦福大学机器学习笔记--第一周（3.代价函数直观理解）
tiweeny的博客
06-24 519
一.Cost Function-Intuition（代价函数直观理解） 在前面我们给了代价函数一个数学上的定义，在这部分，让我们通过一些例子来获取一些直观的理解，看看代价函数到底是在干什么。回顾一下，如图1-1所示 图1-1 这是前面所讲过的内容，我们想找一条直线来拟合我们的数据，所以我们用θ0，θ1等参数得到了这个假设hθ(x)=θ0+θ1*x，而且通过选择不同的参数，我们会得到不同的
Machine Learning- Coursera - Stanford - Programming Exercises
kokosy的专栏
07-29 1万+
VII. Regularization (Week 3)  1) Sigmoid Function  [ sigmoid.m ] Octave expression:  2) Logistic Regression Cost [ costFunction.m ] Vectorization Implementation：  3) Logistic
Stanford University《Machine Learning》学习笔记（3）- 无监督学习
HB0924的博客
03-04 510
本次将介绍第二种主要的机器学习问题 - 无监督学习 。 本次课程视频链接：https://pan.baidu.com/s/1TzHdppCYwFiabdmsAnZkVQ 提取码：qmmw 在上次的课程中，已经介绍了监督学习。回想当时的数据集，如图表所示，这个数据集中每条数据都已经标明是阴性或阳性，即是良性或恶性肿瘤。所以，对于监督学习里的每条数据，我们已经清楚地知道，训练集对应的正确答案，是良性...
【Stanford机器学习笔记】9-Machine Learning System Design
学习笔记
05-08 1950
【Stanford机器学习笔记】9-Machine Learning System Design
《机器学习》（Machine Learning）——Andrew Ng 斯坦福大学公开课学习笔记(二)
u013896242的博客
08-06 2180
第3集  欠拟合和过拟合的概念 一、线性回归的解释 ，最后一项表示误差项（独立同分布），对前面未被建模的因素进行考虑，一般误差项的加和，根据中心极限定理，符合高斯分布 推出：  注意：分号表示（频率学派的观点，逗号则是贝叶斯学派的观点），以theta为参数的概率，theta不是随机变量，而是有真正数值但未知。然后最大似然求解 二、Locally weigh
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