完成了Coursera的一个机器学习课程
终于完成了这个课程,从开始学习,到现在差不多过了一年的时间,中间由于一些原因耽搁了,最终还是完成了,记录一下!

完成了Coursera的一个机器学习课程的更多相关文章
- 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 10—Advice for applying machine learning 机器学习应用建议
Lecture 10—Advice for applying machine learning 10.1 如何调试一个机器学习算法? 有多种方案: 1.获得更多训练数据:2.尝试更少特征:3.尝试更多 ...
- Coursera台大机器学习课程笔记4 -- Training versus Testing
这节的主题感觉和training,testing关系不是很大,其根本线索在于铺垫并求解一个问题: 为什么算法PLA可以正确的work?因为前面的知识告诉我们,只有当假设的个数有限的时候,我们才 ...
- Coursera台大机器学习课程笔记3 – 机器学习的可能性
提纲: 机器学习为什么可能? 引入计算橙球概率问题 通过用Hoeffding's inequality解决上面的问题,并得出PAC的概念,证明采样数据学习到的h的错误率可以和全局一致是PAC的 将得到 ...
- Coursera台大机器学习课程笔记15 -- Three Learning Principles
这节课是最后一节,讲的是做机器学习的三个原则. 第一个是Occan's razor,即越简单越好.接着解释了什么是简单的hypothesis,什么是简单的model.关于为什么越简单越好,林老师从大致 ...
- 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 1_Introduction and Basic Concepts 介绍和基本概念
目录 1.1 欢迎1.2 机器学习是什么 1.2.1 机器学习定义 1.2.2 机器学习算法 - Supervised learning 监督学习 - Unsupervised learning 无 ...
- Coursera台大机器学习课程笔记6 -- The VC Dimension
本章的思路在于揭示VC Dimension的意义,简单来说就是假设的自由度,或者假设包含的feature vector的个数(一般情况下),同时进一步说明了Dvc和,Eout,Ein以及Model C ...
- Coursera台大机器学习课程笔记5 -- Theory of Generalization
本章思路: 根据之前的总结,如果M很大,那么无论假设泛化能力差的概率多小,都无法忽略,所以问题转化为证明M不大,然后上章将其转化为证明成长函数:mh(N)为多项式级别.直接证明似乎很困难,本章继续利用 ...
- Stanford coursera Andrew Ng 机器学习课程编程作业(Exercise 2)及总结
Exercise 1:Linear Regression---实现一个线性回归 关于如何实现一个线性回归,请参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6079012.htm ...
- Coursera台大机器学习课程笔记14 -- Validation
这节课是接着上节的正则化课程的,目的也是为了防止overfitting. 第一小节讲了模型的选择,前面讲了很多模型,那么如何做出正确的选择呢?我们的目标是选择最小的Eout目标函数.首先应避免视觉化选 ...
随机推荐
- Centos 7 查看内存占用情况相关命令
转载请标明出处:http://blog.csdn.net/zhaoyanjun6/article/details/80652626 本文出自[赵彦军的博客] 1. top命令 top命令经常用来监控l ...
- 你不可不知的Java引用类型之——ReferenceQueue源码详解
定义 ReferenceQueue是引用队列,用于存放待回收的引用对象. 说明 对于软引用.弱引用和虚引用,如果我们希望当一个对象被垃圾回收器回收时能得到通知,进行额外的处理,这时候就需要使用到引用队 ...
- html:常见行内标签,常见块级标签,常见自闭合标签
本文内容: 常见行内标签 常见块级标签 常见自闭合标签 首发日期:2018-02-12 修改: 2018-04-25:删除了不常用的标签 常见行内标签: 什么是行内标签: 行内标签就是在页面内只占据刚 ...
- python Kmeans算法解析
一. 概述 首先需要先介绍一下无监督学习,所谓无监督学习,就是训练样本中的标记信息是位置的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律.通俗得说,就是根据数据的一些内在性质,找出其内 ...
- 根据标签中动态获取的值绑定特定的class
数据有mock数据获取 mock文件: index文件: 引入文件index: 获取数据函数: 根据获取的标签内容给定不同的样式:
- Troubleshooting SQL Server RESOURCE_SEMAPHORE Waittype Memory Issues
前言: 本文是对博客https://www.mssqltips.com/sqlservertip/2827/troubleshooting-sql-server-resourcesemaphore-w ...
- SQL Server中sys.syslogin中updatedate字段的浅析
在系统视图sys.syslogins中,有createdate与updatedate两个字段,分别表示创建登录名与更新登录名的日期,如果你用updatedate的值来判断一个登录名的权限是否被修改过, ...
- spring4笔记----spring4构造注入
与设值注入有以下不同,颜色标出 package com.ij34.web; import com.ij34.servce.people; import com.ij34.servce.root; pu ...
- JMeter—总结
Jmter简单总结 简单的使用篇 jmeter简单的使用 Jmeter中默认语言的显示 jmeter利用自身代理录制脚本 Jmeter运行后出现乱码 http cookie管理中cookie poli ...
- c/c++ 图的最短路径 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法
c/c++ 图的最短路径 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法 图的最短路径的概念: 一位旅客要从城市A到城市B,他希望选择一条途中中转次数最少的路线.假设途中每一站都需要换车,则这个问题反映到图上就是 ...