11.1 首先要做什么

  在接下来的视频中,我将谈到机器学习系统的设计。这些视频将谈及在设计复杂的机器学习系统时,你将遇到的主要问题。同时我们会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议。下面的课程的的数学性可能不是那么强,但是我认为我们将要讲到的这些东西是非常有用的,可能在构建大型的机器学习系统时,节省大量的时间。 本周以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论。 为了解决这样一个问题,我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量

11、 机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)的更多相关文章

  1. 斯坦福第十一课:机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

    11.1  首先要做什么 11.2  误差分析 11.3  类偏斜的误差度量 11.4  查全率和查准率之间的权衡 11.5  机器学习的数据 11.1  首先要做什么 在接下来的视频中,我将谈到机器 ...

  2. Ng第十一课:机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

    11.1  首先要做什么 11.2  误差分析 11.3  类偏斜的误差度量 11.4  查全率和查准率之间的权衡 11.5  机器学习的数据 11.1  首先要做什么 在接下来的视频将谈到机器学习系 ...

  3. Machine Learning - XI. Machine Learning System Design机器学习系统的设计(Week 6)

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44119187 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 ...

  4. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 11—Machine Learning System Design 机器学习系统设计

    Lecture 11—Machine Learning System Design 11.1 垃圾邮件分类 本章中用一个实际例子: 垃圾邮件Spam的分类 来描述机器学习系统设计方法.首先来看两封邮件 ...

  5. Stanford机器学习笔记-7. Machine Learning System Design

    7 Machine Learning System Design Content 7 Machine Learning System Design 7.1 Prioritizing What to W ...

  6. Coursera 机器学习 第6章(下) Machine Learning System Design 学习笔记

    Machine Learning System Design下面会讨论机器学习系统的设计.分析在设计复杂机器学习系统时将会遇到的主要问题,给出如何巧妙构造一个复杂的机器学习系统的建议.6.4 Buil ...

  7. Machine Learning - 第6周(Advice for Applying Machine Learning、Machine Learning System Design)

    In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos f ...

  8. (原创)Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 6) Advice for Applying Machine Learning & Machine Learning System Design

    (1) Advice for applying machine learning Deciding what to try next 现在我们已学习了线性回归.逻辑回归.神经网络等机器学习算法,接下来 ...

  9. 斯坦福大学公开课机器学习: machine learning system design | prioritizing what to work on : spam classification example(设计复杂机器学习系统的主要问题及构建复杂的机器学习系统的建议)

    当我们在进行机器学习时着重要考虑什么问题.以垃圾邮件分类为例子.假如你想建立一个垃圾邮件分类器,看这些垃圾邮件与非垃圾邮件的例子.左边这封邮件想向你推销东西.注意这封垃圾邮件有意的拼错一些单词,就像M ...

随机推荐

  1. hashcode 和 equals

    https://www.cnblogs.com/Qian123/p/5703507.html#_label0 hashCode是jdk根据对象的地址或者字符串或者数字算出来的int类型的数值 详细了解 ...

  2. Python常用框架

    序言 所谓专家,就是在一个很小的领域里把所有错误都犯过了的人--尼尔斯·玻尔 Django Flask Tornado 适合后端微服务 资料 flask

  3. BZOJ 2097: [Usaco2010 Dec]Exercise 奶牛健美操 二分 + 贪心 + 树上问题

    Code: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define setIO(s) freopen(s".in",& ...

  4. 靠!老师居然叫我们去写博弈论!!!结果写了一个晚上的博弈论,简直要死QAQ。。。发发博客休息一下。。。TAT。。。

    萌萌的糖果博弈 题目描述: 用糖果来引诱小朋友学习是最常用的手法,绵羊爸爸就是用糖果来引诱萌萌学习博弈的.他把糖果分成了两堆,一堆有A粒,另一堆有B粒.他让萌萌和他一起按照下面的规则取糖果:每次可以任 ...

  5. Laya 爆改Laya IDE和Laya引擎使其支持2D粒子爆发模式

    Laya 爆改Laya IDE和Laya引擎使其支持2D粒子爆发模式 @author ixenos 2019-11-01 19:47:26 1. 修改IDE的功能需要深入到/resources/app ...

  6. echarts gauge 仪表盘去除外发光效果

    textStyle中加shadow选项: textStyle: { shadowColor : '#000', //默认透明 shadowBlur: 0 }

  7. docker-dnsmasq使用

    docker-dnsmasq支持通过web页面配置域名映射,镜像地址:https://hub.docker.com/r/jpillora/dnsmasq 使用步骤如下: 1.在Docker宿主上创建 ...

  8. __main__ — Top-level script environment

    w 29.4. __main__ — Top-level script environment — Python 3.6.1 documentation  https://docs.python.or ...

  9. RAM: Residual Attention Module for Single Image Super-Resolution

    1. 摘要 注意力机制是深度神经网络的一个设计趋势,其在各种计算机视觉任务中都表现突出.但是,应用到图像超分辨领域的注意力模型大都没有考虑超分辨和其它高层计算机视觉问题的天然不同. 作者提出了一个新的 ...

  10. CBAM: Convolutional Block Attention Module

    1. 摘要 作者提出了一个简单但有效的注意力模块 CBAM,给定一个中间特征图,我们沿着空间和通道两个维度依次推断出注意力权重,然后与原特征图相乘来对特征进行自适应调整. 由于 CBAM 是一个轻量级 ...