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吴恩达deeplearning.ai

吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(2)– 神经网络基础之逻辑回归

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红色石头 发布于 2018-07-29

本节课的内容比较简单,主要介绍了神经网络的基础——逻辑回归。首先,我们介绍了二分类问题,以图片为例,将多维输入x转化为feature vector,输出y只有{0,1}两个离散值。接着,我们介绍了逻辑回归及其对应的Cost function形式。然后,我们介绍了梯度下降算法,并使...

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吴恩达deeplearning.ai

吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(1)– 深度学习概述

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红色石头 发布于 2018-07-29

本节课的内容比较简单,主要对深度学习进行了简要概述。首先,我们使用房价预测的例子来建立最简单的但个神经元组成的神经网络模型。然后,我们将例子复杂化,建立标准的神经网络模型结构。接着,我们从监督式学习入手,介绍了不同的神经网络类型,包括Standard NN,CNN和RNN。不同的...

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林轩田机器学习基石

精心整理 | 林轩田机器学习资源汇总

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红色石头 发布于 2018-07-29

课程介绍 台湾大学林轩田老师曾在coursera上开设了两门机器学习经典课程:《机器学习基石》和《机器学习技法》。《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面,基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。《机器学习技法》课程主要介绍了机器学习领域经典的一些...

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林轩田机器学习技法

林轩田机器学习技法课程学习笔记13 — Deep Learning

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红色石头 发布于 2018-07-29

本节课主要介绍了深度学习(deep learning)的数学模型,也是上节课讲的神经网络的延伸。由于深度学习网络的复杂性,其建模优化是比较困难的。通常,我们可以从pre-training和regularization的角度来解决这些困难。首先,autoencoder可以得到比较不...

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林轩田机器学习技法

林轩田机器学习技法课程学习笔记10 — Random Forest

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红色石头 发布于 2018-07-28

本节课主要介绍了Random Forest算法模型。RF将bagging与decision tree结合起来,通过把众多的决策树组进行组合,构成森林的形式,利用投票机制让G表现最佳,分类模型更稳定。其中为了让decision tree的随机性更强一些,可以采用randomly p...

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