吳恩達“機器學習”——學習筆記一
機器學習定義 1959年Arthur Samuel曾經這樣定義機器學習：Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.Samuel 本人也寫了一個西洋棋 ...
原文：吳恩達機器學習筆記 —— 19 應用舉例：照片OCR（光學字符識別）
本章講述的是一個復雜的機器學習系統，通過它可以看到機器學習的系統是如何組裝起來的 另外也說明了一個復雜的流水線系統如何定位瓶頸與分配資源。 更多內容參考 機器學習 amp 深度學習 OCR的問題就是根據圖片識別圖片中的文字： 這種OCR識別的問題可以理解成三個步驟： 文本檢測 字符切分 字符識別 文本檢測 文本的檢測可以用行人的檢測來做，思路差不多。 我們定義幾個固定大小尺寸的窗口，從照片的左上 ...
2018-07-26 20:34 0 888 推薦指數：
相關推薦
吳恩達“機器學習”——學習筆記二
定義一些名詞 欠擬合（underfitting）：數據中的某些成分未被捕獲到，比如擬合結果是二次函數，結果才只擬合出了一次函數。 過擬合（overfitting）：使用過量的特征集合，使模型過於復雜。 參數學習算法（parametric learning algorithms）：用固定的參數 ...
吳恩達“機器學習”——學習筆記五
朴素貝葉斯算法(Naive Bayes)(續學習筆記四) 兩個朴素貝葉斯的變化版本 x_i可以取多個值，即p(x_i｜y)是符合多項式分布的，不是符合伯努利分布的。其他的與符合伯努利的情況一樣。(同時也提供一種思路將連續型變量變成離散型的，比如說房間的面積可以進行離散分類，然后運用這個朴素貝葉 ...
吳恩達2014機器學習教程筆記目錄
17年開始，網上的機器學習教程逐漸增多，國內我所了解的就有網易雲課堂、七月、小象學院和北風。他們的課程側重點各有不同，有些側重理論，有些側重實踐，結合起來學習事半功倍。但是論經典，還是首推吳恩達的機器學習課程。 吳大大14年在coursera的課程通俗易懂、短小精悍，在講解知識點的同時，還會穿插 ...
吳恩達機器學習筆記 —— 7 Logistic回歸
本章主要講解了邏輯回歸相關的問題，比如什么是分類？邏輯回歸如何定義損失函數？邏輯回歸如何求最優解？如何理解決策邊界？如何解決多分類的問題？ 更多內容參考 機器學習&深度學習 有的時候我們遇到的問題並不是線性的問題，而是分類的問題。比如判斷郵件是否是垃圾郵件，信用卡交易是否正常 ...
吳恩達機器學習視頻筆記——1
1、機器學習概念 參考視頻: 1 - 2 - What is Machine Learning_ (7 min).mkv 1998年來自卡內基梅隆大學的Tom Mitchell對機器學習給出了一個更加正式的定義：A computer program is said to learn from ...
吳恩達機器學習系列課程--個人筆記
網址：https://www.bilibili.com/video/av50747658/ （b站找的有中文字幕的視頻） 第一周 一、引言 1.1 歡迎 1.2 機器學習是什么 1.3 監督學習 1.4 無監督學習 二、單變量線性回歸 2.1 模型表示 2.2 代價函數 2.3 ...
吳恩達機器學習筆記 —— 8 正則化
本章講述了機器學習中如何解決過擬合問題——正則化。講述了正則化的作用以及在線性回歸和邏輯回歸是怎么參與到梯度優化中的。 更多內容參考 機器學習&深度學習 在訓練過程中，在訓練集中有時效果比較差，我們叫做欠擬合；有時候效果過於完美，在測試集上效果很差，我們叫做過擬合。因為欠擬合 ...