几年前就想学习吴恩达的老课-机器学习,学了n次都没有坚持下来。其实很多东西都是这样,开始的时候信誓旦旦,信心满满,慢慢的就泄气了。

每天铺天盖地的深度学习,人工智能听得耳朵都要起茧子了。这算法,那框架,如果不懂最基础的理论,学什么都感觉云里雾里。也没有学明白的通透感。

这个寒假,老阿姨又一次启动“机器学习”课程了,并且认真地完成习题。

在BP这里遇到障碍,第一遍听课听得稀里糊涂,做题当然就更懵逼。把ex4放了好久,从年前放到前后,做完ex5又回来重新听课完成ex4。

反复听,先coursera的全英文,然后又回网易课堂看带中文字幕的。感觉听明白了,做题还是有问题,进展不下去。明明算法没问题啊。都快要放弃的时候,突然就发现自己一个小小的矩阵维度搞错了。看着系统里100分的提交结果,真的好开心。

通过学习课程,也在反思自己在教学上的问题。吴的这个课程,真的堪称保姆级。浅显易懂、不故弄玄虚。练习题真的太用心了。我用的是matlab版,实际上不需要懂太多语法就可以完成题目。程序框架都已经做好了,只需要根据课程内容补全代码就可以了。只要真的听懂了,习题是都可以作对的。不需要编程经验。

希望自己在以后的教学中也要帮学生准备足够的参考资料,考虑到学生的数学基础不好,不要一味地指责他们不努力。希望自己的每一堂课都能让学生学得轻松。

通过学习这门课,感觉自己英语水平也提高一点了。至少看这门课的相关资料基本不需要查单词了。

吴恩达机器学习-终于完成ex4的更多相关文章

  1. ML:吴恩达 机器学习 课程笔记(Week1~2)

    吴恩达(Andrew Ng)机器学习课程:课程主页 由于博客编辑器有些不顺手,所有的课程笔记将全部以手写照片形式上传.有机会将在之后上传课程中各个ML算法实现的Octave版本. Linear Reg ...

  2. Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习笔记——第三周

    一.逻辑回归问题(分类问题) 生活中存在着许多分类问题,如判断邮件是否为垃圾邮件:判断肿瘤是恶性还是良性等.机器学习中逻辑回归便是解决分类问题的一种方法.二分类:通常表示为yϵ{0,1},0:&quo ...

  3. Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习笔记——第一周

    一.初识机器学习 何为机器学习?A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T an ...

  4. 吴恩达机器学习笔记52-异常检测的问题动机与高斯分布(Problem Motivation of Anomaly Detection& Gaussian Distribution)

    一.问题动机 异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法的一个常见应用.这种算法的一个有趣之处在于:它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. 给 ...

  5. 吴恩达机器学习笔记39-误差分析与类偏斜的误差度量(Error Analysis and Error Metrics for Skewed Classes)

    如果你准备研究机器学习的东西,或者构造机器学习应用程序,最好的实践方法不是建立一个非常复杂的系统,拥有多么复杂的变量:而是构建一个简单的算法,这样你可以很快地实现它. 构建一个学习算法的推荐方法为:1 ...

  6. 吴恩达机器学习笔记19-过拟合的问题(The Problem of Overfitting)

    到现在为止,我们已经学习了几种不同的学习算法,包括线性回归和逻辑回归,它们能够有效地解决许多问题,但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时,会遇到过拟合(over-fitting)的问题,可能会导致 ...

  7. 吴恩达机器学习笔记7-梯度下降III(Gradient descent intuition) --梯度下降的线性回归

    梯度下降算法和线性回归算法比较如图: 对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法,关键在于求出代价函数的导数,即: 我们刚刚使用的算法,有时也称为批量梯度下降.实际上,在机器学习中,通常不太会给算法起名字 ...

  8. 吴恩达机器学习笔记 —— 19 应用举例:照片OCR(光学字符识别)

    http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9374258.html 本章讲述的是一个复杂的机器学习系统,通过它可以看到机器学习的系统是如何组装起来的:另外也说明了一个复杂 ...

  9. 吴恩达机器学习笔记 —— 7 Logistic回归

    http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9332529.html 本章主要讲解了逻辑回归相关的问题,比如什么是分类?逻辑回归如何定义损失函数?逻辑回归如何求最优解?如何 ...

  10. Machine Learning——吴恩达机器学习笔记(酷

    [1] ML Introduction a. supervised learning & unsupervised learning 监督学习:从给定的训练数据集中学习出一个函数(模型参数), ...

随机推荐

  1. tvm中使用了xgboost库中的_fmt_metric

    _fmt_metric这个xgboost的回调函数已经被遗弃了. 为了能跑起来tvm,可以pip install xgboost==1.5.0

  2. Advent of Code 2015: Day 10

    JP's Blog GITHUB * FLICKR * RESUME  Search Programming Reviews Photography Maker Writing Research RS ...

  3. tfidf与bm25

    https://www.cnblogs.com/johnnyzen/p/11298273.html 前言 本文主要是对TF-IDF和BM25在公式推演.发展沿革方面的演述,全文思路.图片基本来源于此篇 ...

  4. iOS新建项目基础设置

    我们新建项目工程的时候一般都需要配置些基本设置,以下是我整理的一些基础配置 一:  pch文件的设置     pch:预编译头文件,这个文件会被编译存储在一个缓存空间,并自动有且只有一次包含在每个文件 ...

  5. 像MIUI一样做Zabbix二次开发(6)——应用场景和规划

    其他使用场景 监控做为一个重要的管理手段,存在很多的使用场景,简单列举我们现在碰到的: 1.     系统集成 事件管理流程集成:配置管理集成,自动CI获取,提高CMDB准确.实时性:知识库集成,提高 ...

  6. js中常用的运算符

    1. ?. 链接运算符 特性: 一旦遇到空置就会终止 例子: let name = obj?.name persion.getTip?.() // 没有getTip 方法则不会执行 2. ?? 空值合 ...

  7. 敌兵布阵 HDU - 1166 - 单点修改,区间查询:树状数组/线段树

    C国的死对头A国这段时间正在进行军事演习,所以C国间谍头子Derek和他手下Tidy又开始忙乎了.A国在海岸线沿直线布置了N个工兵营地,Derek和Tidy的任务就是要监视这些工兵营地的活动情况.由于 ...

  8. shell脚本操作mysql通用脚本

    作用:可以在写监控脚本时,将结果值保存到mysql数据库 使用方法:sh 脚本  库名称.表名称 字段=值 字段=值 字段=值 1.脚本 [root@localhost tmp]# cat writ_ ...

  9. HUAWEI——— 防火墙+ACL访问控制+AP上线+默认路由+NAT+DHCP(案例拓扑)

    #HUAWEI--- 防火墙+ACL访问控制+AP上线+默认路由+NAT+DHCP(案例拓扑) 网络拓扑图: 项目要求: 1.交换机SwitchA,作为有线终端的网关,同时作为DHCP server, ...

  10. 使用react脚手架创建项目报错-You are running `create-react-app` 5.0.0, which is behind the latest release (5.0.1).

    创建项目报错: You are running `create-react-app` 5.0.0, which is behind the latest release (5.0.1). We no ...