吴恩达机器学习 - Coursera Machine Learning（数学建模向）

最新推荐文章于 2022-12-03 11:17:00 发布
原创 最新推荐文章于 2022-12-03 11:17:00 发布 · 1.4k 阅读 · 7 ·
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#机器学习 #深度学习 #线性代数 #算法 #数学建模

这篇博客记录了作者在学习机器学习过程中的笔记，重点是监督学习中的线性回归。作者分享了课程资源，包括视频、PPT和编程作业，并提供了Coursera课程的替代观看和作业完成方式。同时，还提到了吴恩达《机器学习》课程的作业翻译和解答资源。

这里作为一个目录吧，正在学习中。

学习过程中做的笔记，主要对在数模中比较实用的一些东西做了补充，另外就是附上了编程练习的个人解答。希望自己能坚持下去！


监督学习-线性回归


Coursera 没有被墙，只是视频可能看不了。可以去注册一个账号，加入课程，然后视频在 b 站看，作业可以去 Coursera 完成。
另外，这里有作业的翻译和解答：90题细品吴恩达《机器学习》

Machine Learning - Coursera 吴恩达机器学习教程 Week1 学习笔记
zhang35的博客
02-01 1484
机器学习的定义 Arthur Samuel 传统定义 Arthur Samuel: “the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.” This is an older, informal definition. 让计算机无需明确编程，就有学习能力。 Tom Mitchell 现代定义 Tom Mitchell: “A computer program is s
Machine Learning - Coursera 吴恩达机器学习教程 Week8 学习笔记（Unsupervised Learning）
zhang35的博客
02-14 1232
无监督学习 本周课程开始进入无监督学习。 一个重要应用是聚类问题： K-Means算法 随机找K个中心点（红×和蓝×），将样本标记为最近的中心点： 计算每个类别里样本的平均值（mean），作为新的中心点： 循环执行上面两个步骤，直到中心点不再变化，得到聚类结果： 算法伪代码如下： 注意：有可能出现某个类别中没有点的情况，这时通常就删掉这个中心点，就变成了k-1个类别。（如果还是需要k个类别，可以再重新随机出一个中心点） K-means优化目标 这里的J也被称为Distortion函数。 目标就是找
coursera machine learning 视频及字幕
03-13
coursera上的经典课程machine learning全套视频下载。由于太大不能放上来，这里给出百度云链接。
吴恩达coursera machine learning 学习笔记
qq_45388139的博客
09-12 1985
机器学习 1.1 什么是机器学习 Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. (Arthur Samuel) A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its perform
【机器学习】Coursera Machine Learning - Linear Regression 线性回归
Slow down, Keep learning and Enjoy life
05-01 540
最近打算系统地过下Coursera公开课平台上的《Machine Learning》, 刚把前两周课程的上完，虽然内容简单，感觉收获还是挺大的，有些细节Andrew老师是讲得非常好。后面计划针对每次编程作业，将对应的课程内容中，这轮学习中我认为值得关注的内容记录如此。 What is machine learning? Arthur Samuel: The field of study th...
2022-Machine-Learning-Specialization-main.zip 吴恩达机器学习ppt
01-28
吴恩达的机器学习课程主要包括两门，一门是在Cousera上的《机器学习》，另一门是他在斯坦福大学教授的《CS229: Machine Learning》。...如需更多吴恩达机器学习课程相关内容，可以登录Coursera官网和B站查看课程介绍。
机器学习-Coursera-吴恩达- python+Matlab代码实现
最新发布
12-17
------------- Definition of Machine Learning by Tom Mitchell Enviroment -- Windows10 Matlab 2017b Target -- 掌握机器学习的算法原理与推理过程； 掌握机器学习算法在Matlab语言的实现过程和细节； Contents ...
精选资源
matlab吴恩达代码-Machine_Learning:机器学习（Coursera）
05-26
matlab吴恩达代码 Machine_Learning (Coursera) 机器学习 （吴恩达版） My solution to the programming assignments ...Machine Learning ...Coursera ...课程：Machine Learning ...机器学习吴恩达讲课PPT
精选资源
机器学习-Andrew Ng：机器学习-Coursera-吴恩达-python + Matlab代码实现
02-04
Matlab中的Coursera机器学习作业 介绍 这是Coursera网站上，课程中算法在Matlab语言的实现，同样也可以参考斯坦福大学的计算机课程 。 注意： 您可以在上下载完整课程视频和相关文档； 定义 “如果某计算机程序在T上...
coursera上吴恩达的《machine learning》的所有大作业Code
08-11
coursera上吴恩达的《machine learning》的所有大作业Code,仅供大家参考之用。
吴达恩机器学习公开课编程作业和讲义
05-07
https://www.coursera.org/learn/machine-learning （吴恩达老师在 Coursera 上的机器学习公开课） 本项目包含课程中的所有课后作业以及笔记，目前正在将手写笔记进行电子化。 1. 笔记(notes)都为中文，为了便于复习和扩充等，尽量会按照视频目录，以及视频内容进行提炼整理。 2. 所有课后作业(assignments)都已提交并通过 Coursera 编程测验
coursera机器学习每周测验（完整版，包括每节课中间暂停的测验）
04-28
注意：不是编程练习！不是编程练习！不是编程练习！重要的事情说三遍。本资源是coursera机器学习每周每课时（2--11周）的测验题目，包括每节课都有暂停之后的小练习，都是自己截图下来的，是纯英文版的，部分图片里面我个人用FastStone添加了个人理解解题思路，如有问题可以一起交流。coursera机器学习的题目还是很经典的，切中要害，对于复习巩固学过的知识具有莫大的帮助。
Coursera-Machine Learning-ex2
language_zcx的博客
12-09 327
Some Points: We can use regularization to prevent overfitting. note the index of  theta begin at 1 in the regularization formula.   The Results: plotData.m pos = find(y == 1); neg = find(y == ...
Coursera Machine Learning —— Week1
weixin_42150654的博客
03-19 413
Foreword 在写机器学习的学习笔记之前呢，必须要吹一波最近的偶像，Andrew Ng吴恩达。 很早之前看了点儿Stanford CS229 Machine Learning，听说是Stanford报名人数最多的课，Andrew魅力实在太大了。因为一些原因（懒），看了一课时之后就弃了，然后这次选了难度低很多的Coursera上的也是Andrew的Machine Learning（Coursera就是Andrew创办的），因为针对小白，所以英文用词上也会简单很多，听起来不会很累，但是还是CS229里面的A
吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第...
qq_39444290的博客
12-03 769
Practice quiz: Clustering 第 1 个问题：Which of these best describes unsupervised learning? 【正确】A form of machine learning that finds patterns using unlabeled data (x). 【解释】Unsupervised learning uses unl...
Machine Learning - Coursera 吴恩达机器学习教程 Week3 学习笔记
zhang35的博客
02-03 1108
分类问题 例如对肿瘤的分类问题： 0：良性 1：恶性 二元分类问题（binary classification problem）只需要两个结果：0和1。有时候也用-和+表示，所以y(i) 也被称为标签。 逻辑回归 一些术语： asymptotes 渐近线 使用sigmoid函数g(z)将线性函数h(x)的值域映射到(0, 1)， g(z)的函数图： 新的h(x)就表示结果为1的概率。 例如肿瘤分类的例子，假如hθ (x) = 0.7，就表示输出结果为1，即肿瘤为恶性的概率为70%。 相应的，输出结果为0
Cousera--machine learning笔记
ai_XZP_master
01-26 244
笔记已经上传至个人GitHub：https://github.com/xiezhiepng/machine_learning 非常建议初学者去cousera官网报名(需要翻墙，百度教程很多)，地址：https://www.coursera.org/ 本人也是初学者，写的也不是很好，希望业内大牛们多多指教。...
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