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吴恩达machine learning

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 4:神经网络基础

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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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吴恩达machine learning

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3:回归问题和正则化

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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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吴恩达machine learning

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2:梯度下降与正规方程

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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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吴恩达machine learning

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1:监督学习与非监督学习

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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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机器学习

吴恩达《Machine Learning》Jupyter Notebook 版笔记发布!

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红色石头 发布于 2019-12-15

在我很早之前写过的文章《机器学习如何入门》中,就首推过吴恩达在 Coursera 上开设的《Machine Learning》课程。这门课最大的特点就是基本没有复杂的数学理论和公式推导,非常适合入门! 这门课是发布在 Coursera 上的,很多读者容易把它与吴恩达的另一门课 C...

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机器学习

吴恩达新书《Machine Learning Yearning》完整中文版(附下载)

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红色石头 发布于 2019-10-25

我相信红色石头的很多读者朋友都受惠于吴恩达的 deeplearning.ai 专项课程。红色石头也不例外,之前在我的公众号里连载了 deeplearning.ai 的所有课程笔记,需要的朋友请戳下面的传送门: 【干货】吴恩达deeplearning.ai专项课程历史文章汇总 吴恩...

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