cs229|吴恩达学习笔记

最新推荐文章于 2025-08-08 21:05:12 发布
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#机器学习 #吴恩达

该博客汇总了机器学习学习资源，按周次整理了相关博客链接，包括第一周、第二周等多个周次的内容，方便学习查询。

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第一周

https://blog.youkuaiyun.com/sdu_hao/article/details/82973212

第二周

https://blog.youkuaiyun.com/sdu_hao/article/details/82999905

第三周

https://blog.youkuaiyun.com/sdu_hao/article/details/83180707

第四周

https://blog.youkuaiyun.com/sdu_hao/article/details/83855572

第六周

https://blog.youkuaiyun.com/sdu_hao/article/details/84026798

第七周

https://blog.youkuaiyun.com/sdu_hao/article/details/84138502

第八周

https://blog.youkuaiyun.com/sdu_hao/article/details/84196853

第九周

https://blog.youkuaiyun.com/sdu_hao/article/details/84297593

 

学习使用，方便查询，侵删。

 

【机器学习】吴恩达cs229-notes2-多项正态分布图像朝向分析
R.G.
05-03 424
多项正态分布图像朝向分析 R.G. 2020.04.15 上机器学习与内容安全的时候，老师问了个问题： 上图后两个例子，当协方差矩阵Σ\SigmaΣ的反/副对角线不为0时候，为啥图像会沿着某个角度压缩？ 下面是我的一些思考????，不确定是不是严谨，在这里做记录，记下我的思考过程。 以上是老师提供的吴恩达cs229-notes2讲义的截图（红色的是我的一些笔记），对概率密度函数整理，得： p...
斯坦福CS229（吴恩达授）学习笔记（1）
LYZ的备忘录
08-31 495
CS229-notes1-part1说明正文Linear RegressionLMS algorithm（迭代法、梯度下降法）The normal equations（解析法） 说明 此笔记 是cs229-notes1讲义中的第一部分学习内容，与B站上的“02 监督学习应用.梯度下降”视频对应，主要是对讲义中一些推理的补充以及一些重点内容的记录。 B站相关视频：猛击此处 Stanford原视频及讲...
[网盘][转]Stanford Universtiy Machine LearningCS229(含学习笔记和原始讲义).2018_03_19
03-19
很好的ML入门资料-CS229课程，Stanford Universtiy Machine LearningCS229(含学习笔记和原始讲义)，很不错，分享给大家
吴恩达斯坦福大学机器学习 CS229 课程学习笔记（一）
zcg1942的博客
04-09 7843
说到机器学习总绕不过几个鼎鼎大名的人物，他们都创造了不少的机器学习资料，斯坦福吴恩达Andrew Ng的公开课CS229；Google李飞飞的CS231、周志华的、李航的《统计学习方法》、林轩田的《机器学习基石》、Peter Harringtond 的《机器学习实战》、周志华的《机器学习》（西瓜书，书中都是拿西瓜举例子）。CS229的官方网站是http://cs229.stanford.edu/，...
吴恩达斯坦福大学机器学习 CS229 课程学习笔记（二）
zcg1942的博客
04-10 1133
终于要开始正式的学习了。看了第一节课最大的印象是Ng老师的优雅，儒雅，偏英式的发音（突然意识到他从小在伦敦长大）。配着字幕看的视频，但还是希望能锻炼一下自己的听力，也只有在自己看过一遍印象才深刻，别人的读书笔记再好那也是二手资料。公共课是300人的大课程，感觉和国内的上课氛围也差不多，也是三人一个小组完成project，只不过Ng最后给了一些自己学生的作品确实很具有吸引力。恭维一个西电的图像说斯坦...
吴恩达机器学习CS229课程笔记学习
weixin_30387799的博客
10-14 213
监督学习（supervised learning） 假设我们有一个数据集（dataset），给出居住面积和房价的关系如下： 我们以居住面积为横坐标，房价为纵坐标，组成数据点，如（2104, 400），并把这些数据点描到坐标系中，如下： 由这些数据，我们怎么才能预测（predict）其他房价呢？其中房价作为居住面积的函数。 为了方便描述，我们用x(i)表示输入变量（即居...
我做了一份斯坦福CS229吴恩达机器学习笔记
weixin_42764105的博客
11-21 348
它不仅包含了吴恩达课程中的核心概念，还详细解释了那些复杂的数学公式和理论，让学习者能够更好地跟上课程的步伐。如果你想要深入学习机器学习，这两套笔记将是你的理想伴侣，带你走进吴恩达教授的机器学习世界，开启你的AI之旅。这份笔记涵盖了课程中的每一个细节，从监督学习到无监督学习，再到机器学习的最佳实践，为学习者提供了一个全面的学习路径。从谷歌大脑项目到创立Coursera，再到担任百度首席科学家，吴恩达教授的每一步都在推动着人工智能的发展，而他的CS229课程，始终是他教学生涯中的重要组成部分。
深度学习教程 | 吴恩达专项课程 · 全套笔记解读
ShowMeAI研究中心
04-15 1万+
本篇内容是组织的「深度学习原理知识大全」系列教程入口，教程依托吴恩达老师《深度学习专项课程》，对内容做了重新梳理与制作，以更全面和直观的图文方式，对深度学习涉及的知识、模型、原理、应用领域等进行详解......
吴恩达机器学习CS229讲义译文
07-28
吴恩达机器学习CS229讲义译文是一份宝贵的学习资源，它包含了吴恩达教授在其知名在线课程CS229（Stanford大学的机器学习课程）中的讲义内容，以及相关的学习笔记。这份资料是中文版的，使得国内的学习者能够更加便捷...
cs229吴恩达机器学习课件完整学习资料
08-21
【标题】"cs229吴恩达机器学习课件完整学习资料" 是一份全面的教育资源，涵盖了由著名计算机科学家吴恩达（Andrew Ng）在斯坦福大学教授的CS229机器学习课程的核心内容。这门课程是全球范围内机器学习初学者的首选，...
[网盘][转]Stanford Universtiy Machine LearningCS229(含学习笔记和原始讲义)
03-21
很好的ML入门资料-CS229课程，Stanford Universtiy Machine LearningCS229(含学习笔记和原始讲义)，很不错，分享给大家
CS 229课堂笔记(基于吴恩达老师斯坦福机器学习课程)
07-17
吴恩达教授的CS 229课程为机器学习领域提供了一个全面的教学框架，不仅介绍了机器学习的基本定义和发展历史，还深入探讨了各种类型的机器学习方法，包括监督学习、无监督学习和强化学习，并提供了丰富的实际应用案例...
斯坦福吴恩达CS229机器学习课程详细笔记
首先，关于标题“斯坦福大学机器学习CS229笔记”，该笔记基于吴恩达教授在斯坦福大学开设的CS229课程，针对的是机器学习这门学科。CS229课程是机器学习领域的高级课程，旨在向学生介绍机器学习的理论基础，并通过...
吴恩达-斯坦福CS229机器学习课程-2017（秋）最新课程分享
热门推荐
lqfarmer的博客
10-04 1万+
吴恩达主讲的机器学习-2017年秋季课程已经开课啦，今天跟大家分享这套课程。 课程介绍 本课程主要介绍机器学习和统计模式识别相关的知识。内容主要包括：监督学习（生成/判别学习，参数/非参数学习，神经网络，支持向量机）；无监督学习（聚类，维数规约，核方法）；学习理论（偏差/方差权衡；VC理论；大边缘概率）；强化学习和自适应控制。课程还将讨论机器学习在一些领域的最新应用，如机器
吴恩达cs229|编程作业第二周（Python）
qq_24739717的博客
03-20 980
练习二：逻辑回归 目录 1.包含的文件 2.使用逻辑回归二分类（不带正则化） 3.使用逻辑回归二分类（带正则化） 1.包含的文件 文件名 含义 ex2.py 逻辑回归算法(不带正则化)主程序 ex2_reg.py 逻辑回归算法(带正则化)主程序 ex2data1.txt 第一个实验的训练数据集 ex2data2txt 第二个实验的...
机器学习-Logistic Regression
iamfromhuoxing的博客
08-08 218
ggg代表一个常用的逻辑函数（logistic function）为SSS形函数（Sigmoid function），公式为：gz11e−zgz1e−z1​hx11e−wTxhx1e−wTx1​。
17day-人工智能-机器学习-分类算法-KNN
2401_87710133的博客
08-05 857
knn算法全名叫做k-近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN），看到名字是不是能想到是算距离的，第一个k是指超参数的意思，就是可以认为设置的意思，这里是指最近的k个样本。
机器学习及其KNN算法
最新发布
qq1851417332的博客
08-08 1026
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的核心分支，旨在通过算法让计算机从数据中自动学习规律并优化性能，而无需显式编程。这一技术领域起源于20世纪50年代，随着计算能力的提升和大数据时代的到来，在21世纪得到了迅猛发展。
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