机器学习笔记

最新推荐文章于 2024-09-23 18:11:31 发布
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#机器学习笔记 #AI入门 #吴恩达机器学习

博主为准备算法大赛学习吴恩达《机器学习》教学视频，写下心得和经验。同时分享了课程链接、作业代码及提取码，还给出了自己的coursera链接，方便大家学习交流。

吴恩达机器学习笔记（一）

这段时间为了准备算法大赛，在学习入门级的吴恩达《机器学习》教学视频，这里写一下心得和经验，同时分享一下作业代码及讨论存在的问题。

课程链接

https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004570029

作业代码

链接：https://pan.baidu.com/s/1f3Fv1Lv3VIrsFo-kXTJJ3A
提取码：eqcb
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机器学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
2025最新吴恩达机器学习笔记
04-14
在2025年发布的吴恩达机器学习笔记中，我们可以看到关于机器学习基础、监督学习和非监督学习、线性回归、逻辑回归、过拟合、高级学习算法等核心概念的深入讲解。 监督学习是机器学习的一种方式，其中包括回归算法和...
吴恩达最受欢迎AI课程机器学习Cousera《Machine Learning》课程完整版
Iron_man的博客
10-05 6118
百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1jNvLV-dqO9DhkMsmmPlI8w 提取码: a644 内容说明： 1. 本课程简介：这门课基本涵盖了机器学习的主要知识点：线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、K-Means、异常检测等。课程中没有复杂的公式推导和理论分析，让机器学习初学者能够快速对整个机器学习知识点有比较整体的认识，非常方便初学者快速入门。 2...
吴恩达机器学习笔记
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04-29 3089
机器学习分为监督学习和无监督学习、（强化学习）。监督学习（supervised learning)分为回归和分类问题。 无监督学习（unsupervised learning）有聚类、异常检测和降维三个应用。sigmoid函数对应，在最外层加入sigmoid函数（有点像激活函数），就是逻辑回归算法举例子，在cost function中加入额外式子作为新的cost function，会使得w3和w4权重减小。lambda:入，正则化参数红框可加可不加lambda的选择，过大或过小结果都不好
李宏毅机器学习笔记
weixin_49119476的博客
04-29 2492
m和sigma都考虑了过去所有的gradient。区别：momentum主要考虑方向sigma主要考虑大小momentus是为了增加历史运动的惯性，RMS是为了缓和步伐的大小，变得更平缓network弹性逐渐变小。receptive field + parameter share 即为 convolutional layer。使用卷积层的神经网络即为CNN。CNN有比较大的bias，但是是专门为影像设计，所以在这方面做的很好。
最全最细机器学习笔记__吴恩达
qq_45913945的博客
09-23 5656
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记完整版，研一自用版，如果对大家有用，那我也很高兴，一起进步。
李宏毅 || 机器学习笔记一
JiduoW的博客
07-25 6059
李宏毅机器学习2021/2022年学习笔记
2023春季李宏毅机器学习笔记 02 ：机器学习基本概念
女王の专属领地
01-02 1517
课程主页：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2023-spring.php Github：https://github.com/Fafa-DL/Lhy_Machine_Learning B站课程：https://space.bilibili.com/253734135/channel/collectiondetail?sid=2014800
【第一周】李宏毅机器学习笔记01
qq_30043925的博客
06-30 2893
本周学习了机器学习的基本概念，包括机器学习的函数输入输出类型以及函数的分类，分别了解了简单模型和复杂模型的训练三步骤。认识了神经网络的的结构，了解了深度学习的训练三步骤，学习并手动推导了反向传播法，进一步理解了反向传播的思想以及反向传播中涉及的计算思路。
机器学习笔记整理
ShaneHolmes
07-09 3124
关于我的Github 以下是机器学习部分的学习笔记的集合整理： 1.《机器学习前言之基本概念》 2.《机器学习之决策树》 3.《机器学习之最邻近规则分类KNN》 4.《机器学习之支持向量机SVM(一)》 5.《机器学习之支持向量机SVM(二)》 6.《机器学习之神经网络NN》 7.《机器学习之简单线性回归》 8.《机器学习之多元线性回归》 9.《机器学习之目标函数，损失函数和代价函数》 10.《机...
2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip
12-27
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林轩田-吴恩达机器学习笔记.pdf
09-22
林轩田和吴恩达的《机器学习基石》课程笔记详细地涵盖了机器学习领域的基础理论和核心概念。林轩田在课程中细致地讲解了机器学习中的关键问题，包括学习问题的本质、如何对Yes-No问题进行学习、不同类型的学习方法、...
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05-19
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基于Python3开发的插件化可扩展网络安全漏洞自动化扫描与检测框架_集成多种常见服务未授权访问漏洞检测如MongoDB_Redis_Memcached_Zookeeper以及高危.zip
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