Machine Learning Lecture Notes

最新推荐文章于 2020-11-05 21:37:00 发布
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本文提供了来自美国伯克利大学和卡内基梅隆大学的计算机科学课程资源链接，涵盖了各种专业的教程和资料。

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Machine Learning学习笔记 Lecture1
qq_39830168的博客
10-10 137
Machine Learning Lecture1 Definition: Old: “the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.” Modern: "A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance m
Machine Learning lecture note
03-07
吴恩达在standford的Machine Learning 课程note
「Machine Learning」Learning Theory from CS229 Lecture Notes
小锋子Shawn
10-26 304
Sina Weibo：小锋子Shawn Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/dgyuanshaofeng/article/details/83388957 CS229 课程笔记地址：Learning Theory 第一, 偏差(Bias)和方差(Variance)的折中 偏差, 模型的偏差为期望泛化误差(the expected...
Coursera, Machine Learning, notes
weixin_30326515的博客
08-22 146
Basic theory (i)Supervisedlearning(parametric/non-parametricalgorithms,supportvectormachines,kernels,neuralnetworks, ) regression, classification. (ii)Unsupervisedlearning...
Andrew Ng 's machine learning lecture note (12)
FrostMonarch的博客
05-03 269
Which feature should we choose?Well, sometimes it's really hard to tell which feature we should choose just by feeling, but we can use number to guide our decision about which feature we should choose...
Andrew Ng 's machine learning lecture note (5)
FrostMonarch的博客
04-03 193
Vectorization    Vectorization is a useful method to calculate. It may make the calculation much more faster in Octave/Matlab.So how to make our calculation vectorize.    (1)When we see a add operator...
Hinton - Neural Network for Machine Learning Lecture Notes 课件
08-23
Hinton - Toronto University - Neural Network for Machine Learning Lecture Notes 课件 有 ppt ＆ pdf 两个版本
Machine Learning Lecture notes
09-04
这份"Machine Learning Lecture Notes"来自斯坦福大学，是深度学习和人工智能领域的重要资源，为学生和从业者提供了丰富的理论基础与实践指导。 一、机器学习基础 机器学习的核心概念包括监督学习、无监督学习和...
Theoretical Machine Learning Lecture Notes (Princeton COS511)
03-08
Theoretical Machine Learning Lecture Notes (Princeton COS511)
Overcoming Intractability in Machine Learning Lecture Notes (Princeton COS598D)
03-08
Overcoming Intractability in Machine Learning Lecture Notes (Princeton COS598D)
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
weixin_33708432的博客
04-07 8058
转载自机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感...
浙江大学-研究生机器学习课程-课堂笔记
学习笔记
11-05 2032
浙大胡老师的-研究生机器学习课程课堂笔记 文章目录SVM(支持向量积)支持向量积的理论推导二次规划问题优化理论(原问题和对偶问题)将支持向量原问题转换为对偶问题SVM算法流程混淆矩阵SVM处理多类问题神经网络-感知器算法多层神经网络后向传播算法人工神经网络-参数设置参数更新策略 SVM(支持向量积) 支持向量积的理论推导 二次规划问题 优化理论(原问题和对偶问题) 将支持向量原问题转换为对偶问题 SVM算法流程 混淆矩阵 SVM处理多类问题 神经网络-感知器算法 多层神经网络 后
MPU9250九轴传感器数据融合：扩展卡尔曼滤波（EKF）算法解析与应用——以四元数、陀螺仪和加速度计为核心 · 四元数
08-13
MPU9250 九轴传感器的工作原理及其应用背景，重点讲解了如何利用扩展卡尔曼滤波 (EKF) 进行数据融合。文中解释了选择四元数作为状态量、三轴陀螺仪的漂移作为控制量以及三轴加速度计和磁偏角作为观测量的原因。通过这种方式，在短时间尺度上优先信任陀螺仪提供的高精度角速度数据，而在长时间尺度上则依赖于加速度计提供的稳定姿态信息。此外，还提供了 Python 实现的简单 EKF 数据融合算法代码示例。 适合人群：对传感器数据融合感兴趣的电子工程技术人员、自动化控制领域的研究人员、从事机器人导航系统开发的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要精确测量和稳定控制的场合，如无人机飞行控制系统、自动驾驶汽车的姿态感知模块、智能穿戴设备的动作捕捉单元等。目的是提高运动信息的准确性与稳定性。 其他说明：本文不仅理论阐述详尽，而且附有实际代码示例，便于读者理解和实践。对于希望深入了解传感器数据融合技术并掌握其实现细节的专业人士而言，是一份非常有价值的参考资料。
S7-200与MCGS PLC控制抽水泵系统：梯形图程序、接线图及组态画面解析 梯形图
08-13
No.201 S7-200与MCGS PLC在控制抽水泵系统中的应用。首先，文章讲解了梯形图程序作为控制逻辑的关键组成部分，展示了如何通过梯形图实现自动化控制，如当水位低于设定值时启动抽水泵电机。其次，文章阐述了IO分配与接线图原理图的重要性，通过合理的输入输出分配，确保系统的高效稳定运行。最后，文章介绍了MCGS PLC的组态画面，使操作人员能实时监控和管理系统，提供便捷的操作界面和故障排查工具。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是对PLC控制系统有一定了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握S7-200与MCGS PLC在抽水泵系统中的具体应用场合，帮助工程师和技术人员更好地设计、安装和维护此类系统。 其他说明：文章不仅提供了理论知识，还附有具体的实例和图表，便于读者理解和实践。
威纶通触摸屏配方管理模板（含图库与宏程序详解）
08-13
内容概要：本文深入介绍了威纶通触摸屏配方管理模板的应用，涵盖从模板概览、文件构成到宏程序详解等多个方面。首先，模板包含完整的图库、原图和PS原文件，用户可以通过直接拖拽的方式快速设计触摸屏界面，或者对原文件进行个性化修改。其次，文中详细解释了宏程序的工作原理，以一个简单的照明控制系统为例，展示了如何利用宏程序实现灯光的开关控制。最后，文章强调了这套模板在实际应用中的灵活性和高效性，无论是简单控制还是复杂工艺流程，都能提供极大便利。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是需要使用威纶通触摸屏进行项目开发的人员。 使用场景及目标：适用于各类工业控制场景，旨在提高工作效率，简化触摸屏界面设计和配置过程，帮助用户更好地理解和应用宏程序。 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还通过具体实例进行了操作演示，确保读者能够在实践中掌握相关技能。
DC-Buck芯片TPS56637 4.5V-28V输入,6A
最新发布
08-13
同步降压，三阶环路调节
### 【工业自动化】西门子梯形图程序转换手册：指令与内存映射解析
08-13
内容概要：本文档是西门子梯形图程序转换器的操作手册附录，版本为 Rev 1.10。主要内容包括三大部分：指令转换列表、指令转换解决方案以及I/O内存转换表。指令转换列表详细列出了从S7-200到不同型号PLC（如CP1E、CP1L、CP1H）之间的指令对应关系，涵盖了逻辑操作、比较、定时器、计数器、数据移动、算术运算、转换指令等。对于某些复杂指令，提供了详细的转换解决方案。I/O内存转换表则详细说明了S7-200与各型号PLC之间输入输出寄存器、变量存储器、位存储器、定时器、计数器等内存区域的映射关系。此外，还包括特殊内存位的转换对照。 适合人群：具有PLC编程基础的技术人员，特别是从事西门子S7-200系列PLC向其他品牌或型号PLC迁移工作的工程师。 使用场景及目标：①帮助工程师将现有S7-200程序迁移到其他型号PLC上；②确保转换后的程序逻辑正确性和功能完整性；③提供详细的转换规则和步骤，减少迁移过程中可能出现的问题。 其他说明：文档提供了详尽的指令和内存映射表，适用于多种应用场景。工程师可以根据具体需求选择合适的转换方案，并参考提供的详细说明进行实际操作。同时，对于一些复杂指令，文档给出了具体的转换方法和注意事项，有助于提高迁移的成功率。
斯坦福大学机器学习讲义
以下是对斯坦福大学机器学习课程讲义（Machine Learning Lecture notes）的知识点展开： 知识点一：机器学习的定义与范畴 机器学习是人工智能的一个分支，它使得计算机系统能够从数据中学习和改进，而无需明确编程...
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