红色石头的个人博客

红色石头 发布于 2021-01-14

系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning...

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红色石头 发布于 2021-01-14

今天带来第四周课程的笔记：神经网络基础。 非线性假设 神经元和大脑 模型表示 特征和直观理解 多类分类问题 非线性假设Non-linear Hypotheses 线性回归和逻辑回归的缺点：特征太多的时候，计算负荷会非常大 假设我们希望训练一个模型来识别视觉对象（例如识别一张图片上...

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红色石头 发布于 2021-01-14

今天带来第三周课程的笔记：回归问题和正则化。 主要讲解的内容包含： 逻辑回归 代价函数 线性回归和逻辑回归的比较 正则化问题 逻辑回归 分类问题 逻辑回归 分类问题 假设预测的变量y是离散的值，需要使用逻辑回归Logistic Regression，LR的算法，实际上它是一种分类...

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红色石头 发布于 2020-12-24

今天带来第二周课程的笔记：梯度下降与正规方程。 主要内容： 多维特征 多变量梯度下降 梯度下降法实践 正规方程 多维特征Multiple Features 多维特征Multiple Features 还是利用房价模型的例子，增加了更多的特征，比如：房间楼层、房间数量、地理位置等，...

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红色石头 发布于 2020-11-28

0. 引言 吴恩达（Andrew Ng），毫无疑问，是全球人工智能（AI）领域的大 IP！然而，吴恩达从最早的 CS229，到后来的 deeplearning.ai 深度学习专项课程，还有其它 AI 资源，大神发布的 AI 知名课程和资料非常多。 说到吴恩达优秀的 AI 课程，首...

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红色石头 发布于 2020-11-27

机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时，我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。 算法理论基础不仅包含基本概念、数学基础，也包含了机器学习、深度学习相关。今天给大家推荐一个不错的算法理论基础面试题汇总资源，已开源~ 首先放上这份开源面试...

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红色石头 发布于 2020-11-27

大家还记得这张图吗？ 之前，红色石头发文介绍过一份很不错的资源： 52 个深度学习目标检测模型汇总，论文、源码一应俱全！ 深度系统介绍了 52 个目标检测模型，纵观 2013 年到 2020 年，从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年的...

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红色石头 发布于 2020-11-27

微软剑桥研究院实验室主任 Christopher Bishop 的经典著作《Pattern Recognition and Machine Learning》，中文译名《模式识别与机器学习》，简称 PRML，深受广大机器学习爱好者好评！ 在豆瓣上，这本书也是收到了 9.5 的高分...

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红色石头 发布于 2020-07-16

大名鼎鼎的 Mask RCNN 一举夺得 ICCV2017 Best Paper，名声大造。Mask RCNN 是何恺明基于以往的 Faster RCNN 架构提出的新的卷积网络，实现高效地检测图中的物体，并同时生成一张高质量的每个个体的分割掩码，即有效地目标的同时完成了高质量的...

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红色石头 发布于 2020-06-28

现在大家平时会遇到很多不错的机器学习资源，但是大多数情况下，资源比较分散，不方便集中管理和查阅。更重要的是往往很难找到一个系统完整的资源导航，形成系统的学习路线，方便搜索。 重磅！今天小编在网上“闲逛”的时候发现了一个超级棒的机器学习优质资源分类导航。至少节约大家 50% 的时间...

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