## 如何实现吴恩达机器学习笔记的Github
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现吴恩达机器学习笔记的Github。下面是整个流程的表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建Github账号 |
| 2 | 创建新的仓库 |
| 3 | 克隆仓库到本地 |
| 4 | 添加机器学习笔记文件 |
| 5 | 将本地的更改推送到Github |
YouTube课程地址https://www.youtube.com/playlist?list=PLOXON7BTL9IW7Ggbc09jLqGmzkwPI4-3V 截止2021-5-3, 有112 个视频1. 第一课：Machine Learning 的作用AI工作机会缺口一直很大计算机新的技能数据挖掘：google、Facebook等点击手机数据，医疗记录，生物智能基因检测，程序员技能。硬件
31.解读学习曲线：其他情况下图反映了高方差，通过增加数据集可以改善。下图反映了高偏差和高方差，需要找到一种方法来同时减少方差和偏差。32.绘制学习曲线情况：当数据集非常小时，比如只有100个样本，这时绘制出来的学习曲线可能噪声非常大。解决方法：（1）与其只使用10个样本训练单个模型，不如从你原来的100个样本中进行随机有放回抽样，选择几批（比如3-10）不同的10个样本进行组合。在这些数据上训练
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2023-07-14 16:50:33
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Machine Learning的定义 AI发展出来的一个领域，计算机开发的一项新功能 定义一： 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。&nb
一. 引言1. 什么是机器学习机器学习（Machine Learning）：是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务 T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判， 程序在处理T时的性能有所提升。2. 监督学习和无监督学习（1）监督学习（Supervised Learning）
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2023-09-15 17:25:04
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11.何时修改开发集、测试集和度量指标开展一个新项目，尽快选好开发集和测试集；例子，根据度量指标A分类器排在B分类器前面，但是团队认为B分类器在实际产品上优于A分类器，这时就需要考虑修改开发集和测试集，或者评价指标了。有三个主要原因可能导致A分类器的评分较低：（1）你需要处理实际数据的分布和开发集、测试机数据的分布情况不同。（2）你的开发集上过拟合。（3）该指标所度量的不是项目应当优化的目标。12
吴恩达老师近日在网易云课堂达成合作，开始新的课程。我也跟着后面学习，顺便再博客园中做个笔记，以加深记忆！此次老师的课程主要讲解五个部分：1.Neural Networks and Deep Learning2.Improve Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning,Regularization and Optimization3.Structuring
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2023-07-12 15:13:22
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注：本人已经学完了吴恩达老师机器学习深度学习的全部课程，整理出来的知识点是比较笼统的、自己总结的一些结论和经验，发在这里主要是为了方便自己复习翻阅，已经学完大部分课程或者对深度学习有了一定基础的uu可以阅读下~欢迎批评指正。深度学习的实践层面Train/Dev/Test sets只有训练集和测试集：七三分有验证集且总数量不多：六二二分有验证集且总数量很多-百万级别：大部分作交叉验证集 假设我们有
吴恩达机器学习栏目清单 文章目录17.大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)17.1 大型数据集的学习17.2 随机梯度下降法17.3 小批量梯度下降17.4 随机梯度下降收敛17.5 在线学习17.6 映射化简和数据并行 17.大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)17.1 大型数据集的学习参考视频: 17 - 1 - Le
第一周一、引言1.1 欢迎1.2 机器学习是什么1.3 监督学习1.4 无监督学习二、单变量线性回归2.1 模型表示2.2 代价函数2.3 代价函数的直观理解 I2.4 代价函数的直观理解 II2.5 梯度下降2.6 梯度下降的直观理解2.7 梯度下降的线性回归2.8 接下来的内容三、线性代数回顾3.1 矩阵和向量3.2 加法和标量乘法3.3 矩阵向量乘法3.4 矩阵乘法3-5 矩阵乘法特征（1）
一、机器学习定义：机器学习即Machine learning，涉及很多学科，简单点来说，就是使用计算机通过“学习“大量的数据模拟实现人类的行为，也就是让计算机自己学习到一些所谓的”知识与技能“（例如什么是苹果？什么是香蕉？），而且能够通过一些算法组织其实现不断学习不断完善自身的性能与知识架构，换句话说，让计算机越来越”知识渊博“，也就是-----人工智能。二、机器学习分类：机器学习一般分为监督学习
吴恩达coursera《机器学习》第一章1-2什么是机器学习？定义： A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P,if its performance on T, as measured by P,improves w
文章目录1. 绪论：初识机器学习1.1 欢迎参加课程什么是机器学习？机器学习能做什么？1.2 机器学习是什么第一个机器学习的定义另一个定义1.3 监督学习（Supervised Learning）回归问题举例分类问题举例1.4 无（/非）监督学习（Unsupervised Learning） 1. 绪论：初识机器学习1.1 欢迎参加课程什么是机器学习？让机器试着模仿人的大脑，自己学习怎么来解决问
前言：吴恩达的新书，目前只看到前14章，做个学习笔记。 深度学习（神经网络）已经出现多年，为何有些概念最近才火，有两个条件：可获取数据，大数据的到来，使数据量足够作为训练数据计算能力变强对于传统算法，比如logistic回归，数据量变大并不会大幅度提高性能，而在较少的隐藏层的神经网络上就可以有较高提升。 目前，提高算法性能的方法： 1）训练更多的网络，train a bigger networ
//study.163.com/cours
原创
2022-12-11 23:29:00
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本系列为吴恩达斯坦福CS229机器学习课程笔记整理，以下为笔记目录： （一）线性回归 （二）逻辑回归 （三）神经网络 （四）算法分析与优化 （五）支持向量机 （六）K-Means （七）特征降维 （八）异常检测 （九）推荐系统 （十）大规模机器学习第一章 线性回归一、ML引言学习行为，定制服务监督学习和非监督学习了解应用学习算法的实用建议
1.3 监督学习
基本思
机器学习入门知识一.机器学习定义二.机器学习分类监督学习(supervised learning)无监督学习(unsupervised learning)其它类型的机器学习三.模型相关描述及常用变量符号规定训练集(Training set)、测试集(Test set)和验证集(Validation set)假设函数(Hypothesis)代价函数(Cost function)常用变量符号规定总结
吴恩达机器学习课程笔记（一）前言目录P1-1 什么是机器学习P1-2 监督学习和无监督学习总结 前言大家好，这是我第一次写技术博客，主要是想把自己学到的东西都记录下来，以达到整理总结的目的，同时将自己的学习总结分享出去，供大家参考，希望与大家共同努力，一起进步！目录P1-1 什么是机器学习关于机器学习，一直以来没有一个明确的定义。这节课程给了如下两个定义：1、Arthur Samuel(1959
目录：1.机器学习是什么？ 2.监督学习 3.无监督学习 4.线性回归 5.代价函数 5.1 代价函数的直观理解1 5.2 代价函数的直观理解2 6.梯度下降 7.梯度下降的线性回归 8.线性代数回顾 8.1 矩阵和向量 8.2 加法和标量乘法 8.3 矩阵向量乘法 8.4 矩阵乘法 8.5 矩阵乘法的性质 8.6 逆、转置1.机器学习是什么？来自卡内基梅隆大学的Tom Mitchell定义的机器
