课程简要: 主要内容包括线性分类和回归分析简单的回忆.除了Logistic回归分析,具体解说误差测量和算法三方面,同时归纳法的非线性变换的分析. 课程大纲: 1.Review 2.Nonlinear Transform 3.The Model about Logistic regression 4.Error Measure about Logistic regression 5.Learning Algorithm about Logistic regression 6.Summarize 1…

课程简单介绍: 接上一节课,这一节课的主题是怎样利用 Regularization 避免 Overfitting.通过给如果集设定一些限制条件从而避免  Overfitting,可是如果限制条件设置的不恰当就会造成 Underfitting. 最后讲述了选择 Regularization 的一些启示式方法. 课程大纲: 1.Regularization 2.Weight decay 3.Choosing a regularizer 1.Regularization R 有两种方法: 1) Mat…

前情回顾 机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 100天搞定机器学习|Day7 K-NN 100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理 100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机 100天搞定机器学习|Day11 实现KNN 100天搞定机器学习|Day13-14 SVM的实现 100天搞定机器学习|Day15 朴素贝叶斯 Day19,Avik-J…

近日,在网易公开课视频网站上看完了<机器学习>课程视频,现做个学后感,也叫观后感吧. 学习时间 从2013年7月26日星期五开始,在网易公开课视频网站上,观看由斯坦福大学Andrew Ng教授主讲的计算机系课程(编号CS229)<机器学习>(网址http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html)(注:最早是在新浪公开课上发现的这门课,看了前几集没有字幕的视频.后来经由技术群网友的指引才找到网易,看到了全部翻译完的视频)…

日志 20170410 Coursera机器学习 2017.11.28 update deeplearning 台大的机器学习课程:台湾大学林轩田和李宏毅机器学习课程 Coursera机器学习 Week 5: Neural Networks: Learning 本来上周开始该学习这个内容,也是先提交了作业,今天才来看看具体的代码:感觉这个课程本身对基础巩固很好.没有连续学习感觉有些有点忘了,最终的目的是自己能够推导这个内容. 本来想跟着学习搞个电子证书的,结果申请的到期时间是2017.3.31;…

Python全栈开发/人工智能公开课_腾讯课堂 https://ke.qq.com/course/190378 https://github.com/haoran119/ke.qq.com.python/tree/master/src/python-fullstack Python — 爬虫.数据分析 python — 数据分析之旅,Numpy 数据获取 公开数据集(Mnist),爬虫 数据存储 数据库SQL 数据预处理 噪声,重复,缺失,空值,异常值,分组,合并,随机取样(pandas) 数据…

    本期分享的内容: <奥威Power-BI基于微软示例库(MSSQL)快速制作管理驾驶舱> 时间:2016年11月02日 课程主讲人:叶锡文 从事商业智能行业,有丰富的实施经验,擅长Power-BI的培训工作,从事了五年的培训,培训经验丰富. 本次课程是基于微软SQL数据源的案例实操课,以微软SQL示例AdventureWorksDW2008R2为基础数据,接下来根据此次的课程做一个回顾与反馈.   <ignore_js_op> (商业智能) 维度表与事实表 进入制作管理驾驶…

之前我分享过一个数据结构与算法的课程,很多小伙伴私信我问有没有Python版. 看了一些公开课后,今天特向大家推荐北京大学的这门课程:<数据结构与算法Python版>. 课程概述 很多同学想要转行机器学习,也确实掌握了一些机器学习模型原理并具备基础的编程功底,但是在笔试.面试的时候还会掉链子,大概率是数据结构和算法知识薄弱.数据结构和算法是程序员的内功心法和基本功.无论是人工智能还是其它计算机科学领域,掌握扎实的数据结构和算法知识,往往会助力不少! 北京大学公开课<数据结构与算法Pyth…

我的机器学习系列从现在开始将会结合Andrew Ng老师与sklearn的api是实际应用相结合来写了. 吴恩达(1976-,英文名:Andrew Ng),华裔美国人,是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授,人工智能实验室主任.吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一.吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人(with Daphne Koller). 2014年5月16日,吴恩达加入百度,担任百度公司首席科学家,负责百度研究院的领导工作,尤其是Baidu Brain计划…

网易公开课,第9,10课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes4.pdf 这章要讨论的问题是,如何去评价和选择学习算法   Bias/variance tradeoff 还是用这组图,学习算法追求的是generalization error(对未知数据的预测误差),而不是training error(只是对训练集) 最左边,underfit,我们说这种学习算法有较大的bias Informally, we define the bia…