吴恩达机器学习 转载 mb5ff982b210f94 2021-09-22 14:16:00 文章标签 JAVA 文章分类 机器学习 人工智能 网课链接2014 讲义2014 笔记链接2014 代码2017 本文章为转载内容,我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题,欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:cs224n 2019 下一篇:pycharm 服务器连接及一些问题解决 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 算法金 | 吴恩达:机器学习的六个核心算法! 大侠幸会,在下全网同名「算法金」0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top「日更万日,让更多人享受智能乐趣」人工智能领域的权威吴恩达教授,在其创立的《The Batch》周报中发表了一篇博文,概述了机器学习领域六种基础算法的历史和重要性。他强调了在这一领域不断学习和更新知识的必要性。这些算法包括线性回归、逻辑回归、梯度下降、神经网络、决策树和k均值聚类算法,它们是机器学习进步的基石。本文将进 梯度下降 决策树 吴恩达 机器学习 算法 【机器学习】特征选择与稀疏学习 特征选择和稀疏学习子集搜索与评价对象都有很多属性来描述,属性也称为特征(feature),用于刻画对象的某一个特性。对一个学习任务而言,有些属性是关键有用的,而有些属性则可能不必要纳入训练数据。对当前学习任务有用的属性称为相关特征(relevant feature)、无用的属性称为无关特征(irrelevantfeature)。从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程,称为特征选择(featur 特征选择 数据集 搜索 机器学习、机器视觉、机器触觉、机器听觉都是些啥?【都归属于AI吗?】 首先,回答下标题这个疑问句? ----YES 简述下对应的发展历史:1956年,第一个AI会议在达特茅斯学院举行,标志着AI作为学科的正式创立。会议的主要发起人——约翰·麦卡锡(John McCarthy),计算科学家、认知科学家,也是他提出了“人工智能”的概念。如图1.20世纪60年代至70年代,符号推理(Symbolic Reasoning)成为主要研究方向,专注于通过推理和基于规则 机器学习 图像处理 计算机视觉 吴恩达机器学习系列课程 吴恩达machine learning 吴恩达最近发布了一篇博客,介绍了几个基础算法的起源和直观理解,还宣传了一下自己重置版机器学习课程:目的竟是为了复习一遍!最近吴恩达在博客网站上发表了一篇特刊,表示自己由于常年使用神经网络,已经快忘了该怎么用传统的机器学习算法了!因为深度学习并非在所有场景下都好用,所以在「盲目」使用神经网络受挫后,痛定思痛,写了一篇文章,为一些传统的机器学习算法提供一些直观上的解释。这篇博客也是为即将发布的、由 S 吴恩达机器学习系列课程 算法 神经网络 网络 大数据 吴恩达机器学习 吴恩达机器学课程讲义 什么是机器学习广义上:机器学习是一种能够赋予机械学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。实践意义: 机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。通俗来讲:三个基本要素:任务T、经验E和性能P。机器学习=通过经验E的改进后,机器在任务T上的性能P所度量的性能有所改进=T–>(从E中学习)–>P(提高) 监督学习 我们给算法一个数据集 吴恩达机器学习 机器学习 深度学习 人工智能 数据 机器学习吴恩达 吴恩达机器学课程讲义 一. 欢迎参加《机器学习》课程机器学习的应用:1.数据挖掘:更好的理解用户2.无法用编写程序解决:自动驾驶3.个性化推荐4.AI:像人类一样学习二. 什么是机器学习?机器学习定义:Arthur Samuel对机器学习的定义: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(有些陈旧,不正式)Tom Mitchell:计算机程序从经验E中学习解决某一任务T,进行某一性能度量P,通过P测定在T上 机器学习吴恩达 人工智能 数据集 机器学习 无监督学习 吴恩达机器学习MachineLearning课程 吴恩达机器学课程讲义 吴恩达机器学习教程学习笔记 (10/16)吴恩达教授(Andrew Ng)的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程,做做一些简单的笔记加上个人的理解。本笔记根据吴恩达的课程顺序,以每章内容作为节点进行记录。(共18章,其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了)第十二章 支持向量机(Support Vector Machine)1、优化目标与逻辑回归和神经网络相 吴恩达 支持向量机 核函数 机器学习 代价函数 机器学习吴恩达课程资料 吴恩达机器学课程笔记 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 机器学习吴恩达课程资料 数据结构与算法 人工智能 拟合 监督学习 吴恩达机器学习课程字幕 吴恩达机器学课程讲义 目录:???前言一、分享二、课程学习一览(章节知识点总结)1、章节目录及知识点整理2、对应章节学习笔记文章链接二、课程重点总结1、监督学习2、无监督学习3、特定的应用和话题4、构建机器学习系统的建议❤️❤️❤️忙碌的敲代码也不要忘了浪漫鸭! ???前言二、课程学习一览(章节知识点总结)“P数字-P数字”对应视频的目录。 若需要学某一知识,看对应章节视频即可~1、章节目录及知识点整理P1-P4:介 吴恩达机器学习课程字幕 机器学习 python 人工智能 监督学习 吴恩达机器学习课程习题 吴恩达机器学课程笔记 文章目录1、机器学习2、监督学习3、无监督学习 1、机器学习定义:从任务T中学习相关经验E,衡量任务T完成度的性能P会随着E的增加而提高。 举例:跳棋游戏,程序通过自己和自己下棋从而提高自己的棋艺T :玩跳棋E :程序和自己下无数次跳棋的经验P :与新对手玩跳棋时会赢的概率2、监督学习定义:我们给算法一个数据集,其中包括了正确答案,算法的目的就是给出更多的正确结果。 举例: ①预测不同面积的房子 吴恩达机器学习课程习题 机器学习 拟合 无监督学习 监督学习 机器学习吴恩 吴恩达机器学课程讲义 Linear Regression with Multiple VariablesEnviroment Setup InstructionSetting Up Programming Assignment EnviromentAccess MATLAB Online and Upload the Programminig Exercise Files由于电脑已经安装好matlab,所以这节略过。M 机器学习吴恩 机器学习 线性回归 特征值 多元线性回归 机器学习教材吴恩达 吴恩达机器学课程讲义 吴恩达机器学习课程(第一周)welcomeWelcome to Machine learning!(video)机器学习在各领域的应用很多 比如搜索引擎 图像识别 垃圾邮件处理这是一门让计算机 无需显式编程(explicitly programmed)就能自主学习的学科在机器学习领域取得进展的最好方法 是通过一种叫做神经网络的学习算法 模拟人类大脑工作Machine Learning Honor 机器学习教材吴恩达 机器学习 Machine sed 吴恩达机器学习教材 吴恩达机器学课程笔记 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 吴恩达机器学习教材 机器学习 笔记 吴恩达 数据集 机器学习 吴恩达 书本 吴恩达机器学课程讲义 1.主要介绍了当前机器学习使用的各大场景 2.监督学习 Supervised Learning是一个机器学习中的方法,可以由训练资料中学到或建立一个模式(函数 / learning model),并依此模式推测新的实例。训练资料是由输入物件(通常是向量)和预期输出所组成。函数的输出可以是一个连续的值(称为回归分析),或是预测一个分类标签(称作分类)。一个监督式学习者的任务在观 回归分析 机器学习 维基百科 吴恩达 机器学习 pdf 吴恩达机器学课程笔记 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 吴恩达 机器学习 pdf 机器学习 算法 人工智能 代价函数 吴恩达机器学习课程对应代码 吴恩达机器学课程讲义 吴恩达机器学习教程学习笔记 (1/16)吴恩达教授(Andrew Ng)的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程,做做一些简单的笔记加上个人的理解。本笔记根据吴恩达的课程顺序,以每章内容作为节点进行记录。(共16章,其中第三章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了)第一章 引言(Introduction)以三个问题的形式展开:1、机器学习是什么?第一个机器学习的定义来 吴恩达机器学习课程对应代码 人工智能 机器学习 吴恩达 监督学习 coursera 吴恩达 机器学习 吴恩达机器学课程讲义 笔记是根据吴恩达视频的内容所记录的,视频的地址为:https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=2&spm_id_from=pageDriver1.2 什么是机器学习 Samuel提出计算机可以学习如何观察棋局的形式来做出最好的选择来进行下棋。当时只是简单的对机器学习的定义。Tom后来做出定义,在这段话中E经验指的是程序与自己进行几万次跳棋,T coursera 吴恩达 机器学习 机器学习 人工智能 深度学习 监督学习 机器学习吴恩达 pdf 吴恩达机器学课程讲义 在这门课程的开头,吴老师举了很多个机器学习的例子,比如垃圾邮件筛选,人脸识别,推荐系统以及他的直升机自主飞行实验,举了这么多个例子,其实就是想说为啥需要机器学习?? 答:因为有些问题依靠传统的编程方法很难解决或者没法解决。比如音乐推荐系统,面对海量用户,不可能针对每个用户都写一个适合他们喜好的音乐推荐程序,所以就需要机器学习。那大概要怎么办呢?就是通过获取每个用户的音乐选择信息,然后给音乐贴上标签 机器学习吴恩达 pdf 数据 机器学习 无监督学习 吴恩达 机器学习笔记 吴恩达机器学课程讲义 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) 吴恩达 机器学习笔记 线性回归 代价函数 数据 吴恩达机器学习手册 吴恩达机器学课程讲义 1.非线性假设对于下图中的两类点,如果只考虑两个特性,需要使用非线性的多项式才能很好的建立一个分类模型,如:但是假如存在成百上千的相关特征,如果希望使用这些特征来构建一个非线性的多项式模型,特征组合后的数量十分惊人。比如将100个特征进行两两组合为,也存在近5000个组合,更别提为了获取更多的相关性而采取三三组合等等。多于多特征的数据,增加特征并不是一个好的选择。以汽车分类为例,汽车图片为50*5 吴恩达机器学习手册 机器学习 神经网络 前向传播 多项式 更改索引并行度 oracle并行度使用多个cpu与io来执行数据库操作,能够显著改善大型数据库操作性能,比如DSS或数据仓库适用于大表查询,join,分区索引的查询创建大量的index创建大量的表(包括固化视图)批量的insert,update,delete查行执行适合场景对称多处理器,集群,并行系统足够的带宽cpu利用不足足够的内存用于其他操作,排序,hash,缓存查行执行适合与dss与数据仓库,也适合于批量操 更改索引并行度 数据库 并行执行 并行度 oracle linux C语言 recvfrom设置非阻塞 首先在创建socket,,然后绑定什么就不说了,,,然后listen 监听前面创建的socket(你可以把listen当然是后台运行的监控一样) listen语句之后一般会有accept。这个是接受连接请求的。 当监听到有连接请求来的时候,,,accept就会 重新创建一个socket(注意,该socket才是真正用来通信的)。 非阻塞 描述符 后台运行 jenkins svn 管理代码 1.环境准备准备两台服务器:第一台为Jenkins的主服务器Master;第二台为Jenkins的从服务器Slave。2.部署主服务器Master首先正常安装Jenkins程序即可,这里就不做具体描述了。2.1 设置master与slave的通信方式登录Jenkins网址,进入Jenkins的全局安全配置界面(Jenkins->Manage Jenkins->Configure Glo jenkins svn 管理代码 jenkins servlet 运维 功能测试 idea将本地代码提交到gitlab 因为idea,webstorm,AndroidStudio同属一个公司开发,风格很是相似,并且它们使用Git托管代码的方式也是一样的。在此记录下把本地代码提交到码云上的远程仓库步骤。1.在码云上面新建项目,不要勾选readme文件。2.配置Git3.创建本地Git仓库4.安装ignore插件,项目中的某些文件没必要加入版本控制,这里通过ignore插件来添加忽略5. 新建.gitignore文件, idea将本地代码提交到gitlab idea webstorm AndroidStudio git jquery中如何把number转换为字符串 隐式数据类型转换介绍前面有总结过 JS数据类型转换 Number(), toString(), parseInt()等都是属于强制转换。有时我们遇到当运算符在运算时,如果两边数据类型不统一,CPU无法计算,这是编译器会自动将运算符两边的数据做一个数据类型转换,转换成一样的数据类型在进行运算,这种无需程序员手动转换,而由编译器自动转换的方式就称为隐式转换。隐式 字符串 数据类型 比较运算符