原文:机器学习&深度学习公开课&PPT资源整理(待更新)

公开课 伯克利 伯克利CS的本科生课程质量都很好,抽时间看看。 斯坦福MIT 前修课程 伯克利课程都有 向量微积分 vector calculus math 线性代数 math math or EE A B 概率论 CS or stat 机器学习和深度学习 CS Introduction to machine learning 机器学习 CS : Advanced Machine Learning ...

2019-02-22 21:03 0 934 推荐指数:

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机器学习公开课汇总

机器学习目前比较热,网上也散落着很多相关的公开课学习资源,这里基于课程图谱的机器学习公开课标签做一个汇总整理,便于大家参考对比。 1、Coursera上斯坦福大学Andrew Ng教授的“机器学习公开课”: 机器学习入门课程首选,斯坦福大学教授,Coursera联合创始人 ...

Mon Sep 29 07:45:00 CST 2014 0 3649
机器学习公开课笔记(7):支持向量机

支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 考虑logistic回归,对于$y=1$的数据,我们希望其$h_\theta(x) \approx 1$,相应的$\theta^ ...

Thu Jan 14 06:33:00 CST 2016 0 2489
机器学习公开课笔记(2):多元线性回归

多元线性回归 一元线性回归只有一个特征$x$,而多元线性回归可以有多个特征$x_1, x_2, \ldots, x_n$ 假设 (Hypothesis):$h_\theta(x)=\theta^T ...

Wed Dec 16 18:17:00 CST 2015 0 6088
机器学习公开课笔记(3):Logistic回归

Logistic 回归 通常是二元分类器(也可以用于多元分类),例如以下的分类问题 Email: spam / not spam Tumor: Malignant / benign ...

Tue Dec 22 07:27:00 CST 2015 0 3039
机器学习公开课笔记(1):机器学习简介及一元线性回归

初步介绍 监督式学习: 给定数据集并且知道其正确的输出应该是怎么样的,即有反馈(feedback),分为 回归 (Regressioin): map输入到连续的输出值。 分类 (Classification):map输出到离散的输出值。 非监督式学习: 给定数据集,并不知道 ...

Mon Dec 07 19:38:00 CST 2015 0 3270
机器学习公开课笔记(10):大规模机器学习

批梯度下降 (Batch Gradient Descent) 以线性回归为例,用梯度下降算法进行参数更新的公式为$$\theta_j=\theta_j-\alpha\frac{1}{m}\sum\limits_{i=1}^{m}(h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)})x_j^{(i ...

Wed Jan 27 00:12:00 CST 2016 0 1707
 
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