机器学习- 吴恩达Andrew Ng Coursera学习总结合集,编程作业技巧合集
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课程总结
- 机器学习 Machine Learning- 吴恩达Andrew Ng 第1~5课总结
- 机器学习 Machine Learning- 吴恩达Andrew Ng 第6~10课总结
- 机器学习 Machine Learning- 吴恩达Andrew Ng 第11~15课总结
- 翻译: Octave 入门教程
- 机器学习 Machine Learning- 吴恩达Andrew Ng 第16~20课总结
- 机器学习 Machine Learning- 吴恩达Andrew Ng 第21~25课总结
- 机器学习 Machine Learning- 吴恩达Andrew Ng Week2-Octave
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng - week3-1 Classification
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng - week3-2 Logistic Regression Model
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng - week3-3 Multiclass Classification
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng - week3-4 solve overfitting
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng Week1 知识总结 Introduciton
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng Week4 神经网络Neural Networks知识总结
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng Week5 神经网络学习Neural Networks Learning知识总结
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng Week6 Regularized Linear Regression and Bias/Variance知识总结
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng Week6 知识总结 Machine Learning System Design
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng Week7 知识总结Support Vector Machines
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng Week8 知识总结 Clustering
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng Week8 知识总结 Dimensionality Reduction
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng Week9 知识总结 Anomaly Detection
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng Week9 知识总结 Recommender Systems
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng Week10 知识总结 Large scale machine learning
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng Week11 知识总结 Photo OCR
编程技巧
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng 编程作业技巧
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng 编程作业技巧 for Week3
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng 编程作业技巧 for Week4 Neural Networks
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng 编程作业技巧 for Week5 Neural Networks Learning
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng 编程作业技巧 for Week6 Advice for Applying Machine Learning
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng 编程作业技巧 for Week7 Support Vector Machines
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng 编程作业技巧 for Week8 K-Means Clustering and PCA
- 机器学习- 吴恩达Andrew Ng 编程作业技巧 for Week9 Anomaly Detection
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- 第01周:吴恩达 Andrew Ng 机器学习
学习内容: 1 机器学习 1.1 机器学习定义 ①Arthur Samuel:在没有明确设置的情况下,使计算机具有学习能力的研究领域. e.g.跳棋游戏,使计算机与自己对弈上万次,使计算机学习到什么是 ...
- 第02周:吴恩达 Andrew Ng 机器学习
学习目标: 完成对机器学习逻辑回归部分 完成习题 整理理论与编程题笔记 学习内容: 六.逻辑回归 6.1 分类问题Classification 二分类问题:通常结果有两种可能(0:negative c ...
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作业描述: 用1层隐藏层的神经网络分类二维数据 欢迎来到第3周的编程作业. 现在是时候建立你的第一个神经网络了,它将具有一层隐藏层. 你将看到此模型与你使用逻辑回归实现的模型之间的巨大差异. 你将学到 ...
- 机器学习(Machine Learning) - 吴恩达(Andrew Ng) 视频笔记
背景:写于20190408,大概一周前我已经看到了P47 8-4 - Model Representation II 视频链接:https://www.bilibili.com/video/av991 ...
- 第08周:吴恩达 Andrew Ng 机器学习
13 聚类 聚类算法是学习的第一个无监督学习算法,它所用到的数据是不带标签的. 13.1 无监督学习 什么是无监督学习? 在无监督学习中,所有的数据不带标签,而无监督学习要做的就是将这一系列无标签的数 ...
- 第10周:吴恩达 Andrew Ng 机器学习
15 异常检测(Anomaly Detection) 这种算法虽然主要用于非监督学习问题,但从某些角度看,它又类似于一些监督学习问题. 15.1 问题动机 例:假想一个飞机引擎制造商,当他生产的飞机引 ...
- 第09周:吴恩达 Andrew Ng 机器学习
14 降维(Dimensionality Reduction) 第二种类型的无监督学习问题叫降维 14.1 目标Ⅰ:数据压缩 使用降维的原因之一是数据压缩,数据压缩可以使数据占用较小的内存或硬盘空间, ...
- 第04周:吴恩达 Andrew Ng 机器学习
学习内容: 8 神经网络 8.1 为什么用神经网络 当只有两个特征时(x1.x2),使用sigmoid函数得到的结果还可以,因为可以把x1.x2的所有组合都包含到多项式中.但当很多问题含有很多特征,不 ...
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