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吴恩达机器学习系列内容的学习目录 →\rightarrow→吴恩达机器学习系列内容汇总。 1. 大型数据集的学习2. 随机梯度下降3. 小批量梯度下降4. 随机梯度下降收敛5. 在线学习6. 映射化简和数据并行..
吴恩达机器学习系列内容的学习目录 → \rightarrow →吴恩达机器学习系列内容汇总。 1. 优化目标2. 大间距的直观理解3. 大间距分类器背后的数学原理4. 核函数5. 使用支持向量机..
吴恩达机器学习系列内容的学习目录 → \rightarrow →吴恩达机器学习系列内容汇总。 1. 动机1:数据压缩2. 动机2:数据可视化3. 主成分分析问题规划4. 主成分分析算法5. 重建压缩表示6. 主成分数量的选择7. 应用PCA的建议..
吴恩达机器学习系列内容的学习目录 → \rightarrow →吴恩达机器学习系列内容汇总。 1. 问题的动机2. 高斯分布3. 算法4. 开发和评价异常检测系统5. 异常检测与监督学习对比6. 选择特征7. 多元高斯分布8. 使用多元高斯分布进行异常检测..
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近年来,随着数据的爆炸式增长和计算能力的成倍提高,人工智能发展的越来越迅猛,而说到人工智能必然要了解机器学习。 入门机器学习,我使用的资料主要是吴恩达老师的《机器学习》课程视频以及相对应的programmin..
吴恩达机器学习系列内容的学习目录 → \rightarrow →吴恩达机器学习系列内容汇总。 1. 代价函数2. 反向传播算法3. 反向传播算法的直观理解4. 实现注意:展开参数5. 梯度下降6. 随机初始化7. 综合起来8. 自动驾驶..
吴恩达机器学习系列内容的学习目录 →\rightarrow→吴恩达机器学习系列内容汇总。 1. 非线性假设2. 神经元和大脑3. 模型表示I4. 模型表示II5. 多类别分类 神经网络最初是一个生物学的概念,一般是指大脑神经元、触点、细胞等组成的网..
吴恩达机器学习系列内容的学习目录 → \rightarrow →吴恩达机器学习系列内容汇总。 1. 决定下一步做什么2. 评估假设函数3. 模型选择和训练、验证、测试集4. 诊断偏差和方差5. 正则化和偏差/方差6. 学习曲线7. 决定下一步做什么..
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