機器學習公開課匯總
機器學習目前比較熱，網上也散落着很多相關的公開課和學習資源，這里基於課程圖譜的機器學習公開課標簽做一個匯總整理，便於大家參考對比。 1、Coursera上斯坦福大學Andrew Ng教授的“機器學習公開課”： 機器學習入門課程首選，斯坦福大學教授，Coursera聯合創始人 ...
原文：機器學習&深度學習公開課&PPT資源整理（待更新）
公開課 伯克利 伯克利CS的本科生課程質量都很好，抽時間看看。 斯坦福MIT 前修課程 伯克利課程都有 向量微積分 vector calculus math 線性代數 math math or EE A B 概率論 CS or stat 機器學習和深度學習 CS Introduction to machine learning 機器學習 CS : Advanced Machine Learning ...
2019-02-22 21:03 0 934 推薦指數：
相關推薦
機器學習公開課筆記(7)：支持向量機
支持向量機(Support Vector Machine, SVM) 考慮logistic回歸，對於$y=1$的數據，我們希望其$h_\theta(x) \approx 1$，相應的$\theta^ ...
機器學習公開課筆記(2)：多元線性回歸
多元線性回歸 一元線性回歸只有一個特征$x$，而多元線性回歸可以有多個特征$x_1, x_2, \ldots, x_n$ 假設 (Hypothesis)：$h_\theta(x)=\theta^T ...
機器學習公開課筆記(3)：Logistic回歸
Logistic 回歸 通常是二元分類器（也可以用於多元分類）,例如以下的分類問題 Email: spam / not spam Tumor: Malignant / benign ...
機器學習公開課筆記(1)：機器學習簡介及一元線性回歸
初步介紹 監督式學習: 給定數據集並且知道其正確的輸出應該是怎么樣的，即有反饋（feedback），分為 回歸 （Regressioin）: map輸入到連續的輸出值。 分類 （Classification）：map輸出到離散的輸出值。 非監督式學習: 給定數據集，並不知道 ...
機器學習公開課筆記(10)：大規模機器學習
批梯度下降 (Batch Gradient Descent) 以線性回歸為例，用梯度下降算法進行參數更新的公式為$$\theta_j=\theta_j-\alpha\frac{1}{m}\sum\limits_{i=1}^{m}(h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)})x_j^{(i ...
【原】機器學習公開課 目錄（課程筆記、測驗習題答案、編程作業源碼）...持續更新...
之前看過的機器學習課程。本文是相關課程筆記、習題答案、作業源碼的電梯。 1 Coursera 斯坦福機器學習課程，Andrew Ng 1.1 說明 課程地址和軟件下載 Coursera連接不上（視頻無法播放），修改hosts文件 機器學習工具Octave安裝（Win10環境） 1.2 ...
機器學習公開課筆記(5)：神經網絡(Neural Network)——學習
這一章可能是Andrew Ng講得最不清楚的一章，為什么這么說呢？這一章主要講后向傳播(Backpropagration, BP)算法，Ng花了一大半的時間在講如何計算誤差項$\delta$，如何計算 ...