吴恩达机器学习总结一：初识机器学习

最新推荐文章于 2024-07-21 15:37:21 发布
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#吴恩达 #机器学习 #笔记

本文介绍了机器学习的基本概念，包括监督学习和无监督学习两大类。监督学习通过已知数据集进行训练，解决分类和回归问题；无监督学习则探索数据内部结构，如聚类算法的应用。

第一章 初识机器学习（算法 algorithm）
1、监督学习：人为提供一组数据，已告知输入和期望的正确输出
分类问题：划38线分类
回归问题：（regression problem）拟合预测数值
2、无监督学习：数据特征区分不明显
聚类算法：为一组看似相似的数据分簇，发现其内部结构

吴恩达机器学习课程01——初识机器学习
lyy的博客
10-16 404
目录什么是机器学习监督学习无监督学习写的不好的地方欢迎大家评论指正~ 什么是机器学习 Arthur Samuel(1959):在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。 吴恩达老师举了一个关于跳棋的例子，机器通过不断学习过往经验，棋艺一步一步增强。其实就好比是下面这个例子： （图片来自https://www.zhihu.com/question/33892253） Tom Mitchell(1998):计算机程序从经验E中学习解决某一任务T并进行某一性能度量P，通过P来测定在T上的表现因
【吴恩达机器学习笔记】第一章 绪论：初识机器学习
qq_36645271的博客
04-26 901
写在前面 吴恩达老师(Andrew Ng)的机器学习课程是Coursera上的第一门课程，也是他的经典之作。这门课程从2011年上线到2017年，本门课程已经在全球积累了180万名学员，给许多人工智能入门者提供了全新的学习途径。 这门课可以说是通向人工智能的”必经之路“。我身为一名研究NLP方向的研究生，我从刚开始连论文都看不懂到现在对机器学习的原理和其背后的数学含义有一个初步的了解，离不开这门课...
个人关于吴恩达机器学习的总结
08-20
暑假自学了吴恩达的机器学习，里面包含吴恩达的监督学习的分类问题和回归问题，之后还会继续更新
吴恩达的《机器学习》总结
BlackButtonCC's life！
07-31 2482
吴恩达的《机器学习》总结 吴恩达的《机器学习》总结 一、有监督学习（Supervised learning） 线性回归 逻辑回归（Logistic regression） 神经网络 支持向量机 二、无监督学习（Unsupervised learning） K-means算法 PCA主成分分析 异常测试 三、具体应用 推荐系统 异常检测 大规模机器学习 四、建立机器学习系统的建议 ...
吴恩达机器学习---总结
qq_37210730的博客
08-19 1265
吴老师机器学习公开课完结，本篇博客是基于自己的理解对整个课程内容进行回顾并梳理，由于博主实力有限，可能会有一些理解不到位或者有误的地方，希望大家能指出，理性讨论与交流。 综合来看，整个课程可以分成一下四个大块，本篇博客也将按照以下四个模块来谈一些自己的理解。 监督学习； 无监督学习； 特殊主题； 实际建立机器学习系统的一些建议。 首先来看，机器学习系统整体可以分为监督学习和无监督学...
机器学习（吴恩达）简要总结
YennyMarx的博客
03-20 2613
机器学习知识简单整理 监督学习、无监督学习、线性回归、梯度下降、矩阵和向量、多元线性回归、正规方程、logistic回归、过拟合、正则化、卷积神经网络、模型选择和训练、验证测试、评价指标、主成分分析
吴恩达机器学习详细总结(三)
Ws_zqw的博客
04-14 5034
吴恩达老师的机器学习课程的第9-11章知识点详细总结
网易云课堂-吴恩达机器学习-学习归纳-1-初识机器学习
Andrew Dang的博客
08-18 1568
课程链接：https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004570029&trace_c_p_k2=af72cced763c478695d563977eb54ce6 一、机器学习算法就在我们身边 机器学习算法的应用在我们身边随处可见，我们每天都在享受着机器学习算法带给我们的便捷，比如，打开Google或百度，搜索你感兴趣的内容...
（吴恩达机器学习）4.神经网络
最新发布
qq_45930344的博客
07-21 924
layer_1 = Dense(units = 3, activation = 'sigmoid')表示第一层的定义，units = 3说明有三个神经元，activation = 'sigmoid'表示激活的输出使用的是逻辑回归的sigmoid函数计算。输入的数据在逻辑回归单元的计算下，得到的概率，每个神经元都可以对输入的数据进行处理，从而得到了一个数据向量，就是该层输出的激活。输入到layer中的数据是输入数据，从隐藏层输出的数据叫激活，从output layer输出的数据是最终获得的输出数据。
初识机器学习——吴恩达《Machine Learning》学习笔记（一）
codingforhaifeng的博客
07-01 3570
Machine Learning的定义       AI发展出来的一个领域，计算机开发的一项新功能        定义一：        在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。                          ——Samuel（1959）        定义二：        一个适当的学习问题定义如下：计算机程序从经验E中学习解决某一任务T进行某一性能度量P，...
吴恩达机器学习视频总结Day01
光天化日红裤衩
01-11 294
监督学习：分析训练数据，并产生一个推断的功能，其可以用于映射出新的实例。对应每个数据，事先给出了“正确的答案或标签”。当我们输入数据时，该算法会给显示一个相应的结果。如回归问题，根据之前的数据预测一个准确的输出值，根据房价走势预测房价；分类问题，预测离散的输出值，输入肿瘤大小、病人年龄等预测肿瘤是良性还是恶性。 m表示训练集样本数；x表示输入量，也称特征变量；y表示输出变量或目标变量 监督...
带你少走弯路：五篇文章学完吴恩达机器学习
zandaoguang的博客
11-07 641
本文是吴恩达老师的机器学习课程[1]的笔记和代码复现部分，这门课是经典，没有之一。但是有个问题，就是内容较多，有些内容确实有点过时。如何在最短时间学完这门课程？作为课程的...
吴恩达机器学习感悟
david4193的博客
01-30 555
吴恩达机器学习，斯坦福2014笔记 由8.2 神经元和大脑想到的：神经重连实验，比如眼睛连到听觉皮层，则听觉皮层学会了看；眼睛连到触觉皮层，则触觉皮层学会了看；舌头上加摄像头关联的电极阵列，则负责舌头感知的皮层学会了看。这写neuron re-wiring实验，给出的结论是大脑各区使用的是同一种算法。但这并没有排除“听觉等皮层在接收到视觉信号后，知道这是视觉信号，从而自动的通过脑内部链接，将视觉信...
吴恩达机器学习总结
qq_41490409的博客
03-07 586
目录 一、初识机器学习 一、初识机器学习 机器学习应用：数据挖掘、垃圾邮件识别、自然语言处理、手写数字识别、图像识别等。 机器学习的定义：计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能度量P。通过测定P在T上的变现因E而提高。 机器学习算法：监督学习（教会计算机学习）；无监督学习（让计算机自己学习）；强化学习；推荐系统等。 回归用于预测连续值输出；分类用于预测离散值输出。...
吴恩达机器学习私人总结（1）
嘘、小点声。
05-02 168
监督学习的回归问题上做了介绍，讲解的是房价问题： 采用的代价函数为全局的误差计算，并将计算的参数结果同时更新，为批梯度下降法。 批梯度下降法在多个参数时的运算过程： 有时候，为了让数据的影响程度，或者说是具有一致性，需要数据预处理，集中在均值0附件即可 在学习率问题上，采用倍数为3从0.001处开始进行的尝试，是一种确定最佳学习率的方案。学习率过小只是需要更多的迭代...
【吴恩达】机器学习第9章学习收获
BRAVE_NO1的专栏
09-10 339
1.神经网络构成：输入层（x）、输出层（y)、隐藏层（不是输入也不是输出就是隐藏层） 2.神经网络结构： 如图，Layer1为输入层，Layer3为输出层，Layer2为隐藏层。 在每条连线上都有一个权重。 首先解释一下意思： 表示第j层第i个单元。比如表示第2层第一个单元（或者说节点）。 表示从第j层到第j+1层的权重。的维度是，由上面可见，第j层有3个单元，所有维度为3*4...
看完吴恩达(Andrew Ng)机器学习视频的感受
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tiantangderen的博客
01-14 3万+
最近觉得机器学习有点火，就上网找了找，搜了搜，看看机器学习是个什么东东，看到大部分的博客啊，知乎上都说入门的话，强烈推荐吴恩达的机器学习，开始以为是在网易公开课上看，但是后来搜到了一个在线学习网站--Coursera， 这个网站就是吴恩达创办的，里面有机器学习的视频，课程设计非常好，按周分的，而且每周结束有相应的联系，用Matlab或Octave进行编程实现课程中的算法，完成之后可已上传到cour
Coursera吴恩达机器学习课程 总结笔记及作业代码——第5周神经网络续
启人zhr的博客
05-14 1万+
Neural Networks:Learning上周的课程学习了神经网络正向传播算法，这周的课程主要在于神经网络的反向更新过程。1.1 Cost function我们先回忆一下逻辑回归的价值函数 J(θ)=1m[∑mi=1y(i)log(hθ(x(i)))+(1−y(i))log(1−hθ(x(i)))]+λ2m∑nj=1θ2jJ(\theta) = \frac{1}{m}[\sum_{i=1}^
心得丨吴恩达Deeplearning.ai 全部课程学习心得分享
人工智能爱好者俱乐部
10-27 1408
选自Medium作者：Ryan Shrott    机器之心编译 本文作者，加拿大国家银行首席分析师 Ryan Shrott 完成了迄今为止（2017 年 10 月 25 日）吴恩达在 Coursera 上发布的所有深度学习课程，并为我们提供了课程解读。 目前 Coursera 上可用的课程中，有三门课非常值得关注： 1. 神经网络与深度学习（Neural Network
吴恩达机器学习实验一：深入解析与MATLAB实践
吴恩达教授在斯坦福开设的机器学习课程是该领域中最受欢迎的课程之一，涵盖了机器学习的基础理论和实践应用。实验一是该课程的第一部分，通常会包含基础的编程练习，旨在帮助学生通过实际操作加深对理论知识的理解。...
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