吴恩达-深度学习笔记《结构化机器学习项目》

最新推荐文章于 2020-04-27 20:27:23 发布
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博客介绍了机器学习相关内容，包含单值评价指标，用于评估模型；迁移学习可将已有知识迁移到新任务；多任务学习能同时处理多个任务；端到端学习可直接从输入到输出进行训练。
单值评价指标

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迁移学习

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多任务学习

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端到端学习

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吴恩达深度学习课程笔记（三）： 结构化机器学习项目2
cluster1893的博客
08-07 601
吴恩达深度学习课程笔记（三）： 结构化机器学习项目2 吴恩达深度学习课程笔记（三）： 结构化机器学习项目2 第二周 机器学习（ML）策略（2） 2.1 进行误差分析 2.2 标签错误的数据 2.3 快速搭建你的第一个系统，并进行迭代 2.4 训练集和开发集、测试集不同分布 2.5 训练集和开发/测试集不同数据分布时候的偏差和方差 2.6 数据不匹配问题 人工数据合成： 2.7 迁移学习 ...
吴恩达《深度学习-结构化机器学习项目》1--机器学习策略（1）
weixin_41043240的博客
02-12 893
1. Why ML Strategy为什么需要机器学习策略，机器学习策略指的是一些分析机器学习问题的方法。让我们从一个例子开始：假设训练的分类器准确率为90%，想要提高准确率应该怎么办呢？我们有很多选择可以尝试，但尝试错误的话往往会浪费大量时间，机器学习策略就是在尝试之前帮忙分析出哪种或哪几种方法可能性最大，2. Orthogonalization正交化搭建机器学习系统的挑战之一就是有太多的东西如...
吴恩达-DeepLearning.ai-03 结构化机器学习项目
Thinking data
03-20 482
吴恩达-DeepLearning.ai-03 结构化机器学习项目总结
深度学习（吴恩达 ）—— 结构化机器学习
renxiangran的博客
07-19 682
一、关于训练误差分析 二、关于错误的标注数据 背景：深度网络随机误差鲁棒性高，系统性误差鲁棒性低。 机制: 抽样分析误差分布，focus 最主要的误差部分。 方针：1.开发集和测试集需要同时修正；2.好坏都要关注； 3. 训练集可以有部分差异，同dev和testtest 吴：重视对训练误差样本的统计分析，帮助找到减小误差的最快方向。 三、快速搭建你的系统原型，不断迭代 四、在不同的划...
吴恩达深度学习课程第三课笔记——结构化机器学习项目
solejay
04-27 808
文章目录第三门课 结构化机器学习项目（Structuring Machine Learning Projects）第一周 机器学习（ML）策略（1）（ML strategy（1））1.1 为什么是 ML 策略？（Why ML Strategy?）1.2 正交化（Orthogonalization）1.3 单一数字评估指标（Single number evaluation metric）1.4 满足...
吴恩达-机器学习个人笔记
最新发布
02-07
吴恩达教授的机器学习课程是人工智能教育领域的里程碑，它不仅广受学术界的...吴恩达教授的机器学习课程，以及相关的资源和笔记，无疑为广大学习者提供了一条清晰的学习路径，帮助他们在未来的学习和工作中取得成功。
吴恩达深度学习笔记.pdf
11-21
【吴恩达深度学习笔记】是一份针对吴恩达教授在Coursera平台上的深度学习课程的详尽笔记，旨在帮助已有一定编程基础和机器学习知识的计算机专业人士深入理解和应用深度学习技术。该课程分为5个部分，涵盖了深度学习...
吴恩达-机器学习-个人笔记完整版
12-15
这份"吴恩达-机器学习-个人笔记完整版"包含了该课程的主要知识点，以及作者对这些知识的理解和补充，对于想要深入学习或复习机器学习的人来说是一份宝贵的资源。 首先，笔记可能从机器学习的基本概念开始，如监督...
吴恩达-机器学习个人笔记完整版 pdf
10-28
《吴恩达-机器学习个人笔记完整版》是深度学习领域的经典学习资料，由著名人工智能专家吴恩达（Andrew Ng）编著。这份笔记详细涵盖了机器学习的基础理论、算法及实践应用，对于初学者和进阶者都是极好的参考资料。在...
COURSERA 吴恩达老师机器学习课程笔记-机器学习笔记-[机器学习与推荐算法].pdf
09-03
在吴恩达老师的COURSERA机器学习课程中，他深入浅出地介绍了机器学习的基本概念和核心算法。课程笔记涵盖了从机器学习的介绍到具体模型的实现，如单变量和多变量线性回归。以下是这些知识点的详细解释： 1. **机器...
吴恩达深度学习课程笔记（三）： 结构化机器学习项目1
cluster1893的博客
08-06 617
吴恩达深度学习课程笔记（三）： 结构化机器学习项目 吴恩达深度学习课程笔记（三）： 结构化机器学习项目 第一周 机器学习（ML）策略（1） 1.1 为什么要 ML 策略 1.2 正交化 1.3 单一数字评估指标 1.4 满足和优化指标 1.5 训练 / 开发 / 测试集划分 1.6 设置——开发集、测试集的大小 1.7 什么时候该改变开发 / 测试集和指标 1.8 为什么是和人类水平比较？ ...
吴恩达深度学习笔记03——结构化机器学习项目1
阿尔基亚的玫瑰蜜
08-23 331
对于一个已经被构建好且产生初步结果的机器学习系统，为了能使结果更令人满意，往往还要进行大量的改进。鉴于之前的课程介绍了多种改进的方法，例如收集更多数据、调试超参数、调整神经网络的大小或结构、采用不同的优化算法、进行正则化等等，我们有可能浪费大量时间在一条错误的改进路线上。 想要找准改进的方向，使一个机器学习系统更快更有效地工作，就需要学习一些在构建机器学习系统时常用到的策略。 一、正交化 正交化（...
Coursea吴恩达《结构化机器学习》课程笔记(2)机器学习策略下
格物致知
11-11 485
1 误差分析拿猫分类器的例子来说明： 比如通过查看分类错误的的样本发现分类器将上面的狗狗图片误分类为猫，这是一种错误情况。误差分析的一般做法是： 随机开发集中误分类的样本中随机选取少量样本（大概100个左右),逐个的进行查看。 统计可能发生的错误情况，绘制成表格。 在这个例子中，可能发生的错误情况包括： 把狗狗识别成了猫。 把猫科动物识别成了猫。 可能有些照片比较模糊，导致识别错误。 这时候可以
吴恩达深度学习 第三门课 结构化机器学习项目（笔记）
得克特
01-13 713
ML策略 优化你的机器学习系统：吴恩达的经验教你少走弯路 正交化 正交化是一种控制变量的思想，是指你可以想出不同的维度来专门调节不同的对结果的影响，类似于显示器上不同的按钮调节亮度、分辨率等等。 单一数字评估指标 找到一个单实数评估指标，相当于找到一个目标，会进展很快。 例如F1 score：它是综合了查全率和查准率，21P+1R\frac{2}{\frac{1}{P}+\frac{1}{R}...
吴恩达《结构化机器学习项目》课程总结
you1314520me的专栏
06-14 364
本地新地址点击：此处 Note This is my personal summary after studying the course, Structuring Machine Learning Projects, which belongs to Deep Learning Specialization. and the copyright belongs to deeplearning...
Coursera-吴恩达-深度学习-第三门课-结构化机器学习项目 -week2-测验
qq1376725255的专栏
02-23 323
本文章内容： Coursera吴恩达深度学习课程， 第三课， 结构化机器学习项目 (Structuring Machine Learning Projects) 第二周:  机器学习策略2 (ML Strategy2) 部分的测验，题目及答案截图。     这个数目是怎么确定的？ 选小一点的进行手动分析。       直接往tra...
Coursera-吴恩达-深度学习-第三门课-结构化机器学习项目 -week1-测验
qq1376725255的专栏
02-23 339
本文章内容： Coursera吴恩达深度学习课程， 第三课， 结构化机器学习项目 (Structuring Machine Learning Projects) 第一周:  机器学习策略1 (ML Strategy1) 部分的测验，题目及答案截图。 The City Council gives you a dataset of 10,000,000 images of the sky a...
Coursera 深度学习 deep learning.ai 吴恩达 第三课 结构化机器学习项目 第一周 测试题目 Bird recognition in the city of Peacetopia
cf的博客
10-10 6501
Coursera 深度学习 deep learning.ai 吴恩达 第三课 结构化机器学习项目 Structuring Machine Learning Projects 第一周 测试题目 Bird recognition in the city of Peacetopia
吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 提炼笔记（3-1）-- 机器学习策略（1）
大树先生的博客
10-18 7580
结构化机器学习项目 --- 机器学习策略（1）
深度解读吴恩达斯坦福机器学习与深度学习笔记
斯坦福大学（Stanford University）提供的机器学习课程是全球知名的高级学习项目，由吴恩达（Andrew Ng）教授主讲。吴恩达是人工智能和机器学习领域内的国际知名学者，其在Coursera平台上推出的机器学习课程受到了...
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