李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) Lecture 8:Why deep? 1.Shallow network VS Deep network 在比较浅层网络与深层网络时,要让“矮胖”的网络和“高瘦”的网络的参数数目相等,这样比较才公平,如下图所示 比较结果如…

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) Lecture 6: Brief Introduction of Deep Learning 本节课主要围绕Deep Learing三步骤: (1)function set (2)goodness of function (…

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) Lecture 7: CNN 目录 一.CNN的引入 二.CNN的层次结构 三.CNN的小Demo加深对CNN的理解 四.CNN的特点 在学习本节课知识之前,先让我们来了解一下有关CNN的知识,让我们对CNN有一个大概的认知…

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) ML Lecture 4:Classification:Probabilistic Generative Model 在这堂课中,老师主要根据宝可梦各属性值预测其类型为例说明分类问题,其训练数据为若干宝可梦的各属性值及其类型…

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) 今天这篇文章的主要内容是第3课的笔记 ML Lecture 3: Gradient Descent 1.要真正理解梯度下降算法的原理需要一定的数学功底.比如微积分.泰勒展开式等等......本文将从一个下山的场景开始,先提出…

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) 今天这篇文章的主要内容是第1-2课的笔记. ML Lecture 1: Regression - Demo 1.Machine Learning最主要有三个步骤:(1)选择a set of function,也就是选择一个合…

版权声明:小博主水平有限,希望大家多多指导.本文仅代表作者本人观点,转载请联系知乎原作者——BG大龍. 目录 1 什么是机器学习? 2 机器学习的3个步骤 3 李宏毅老师的机器学习课程 4 按“模型的不同学习理论”分,机器学习的模型可以分为有监督学习,半监督学习,无监督学习,迁移学习和强化学习. ——4.1[解读] 有监督学习(Supervised Learning) ————4.1.1 监督学习Supervised Learning-> 回归Regression ————4.1.2 监督学习S…

python也不会,计算机也不会,啥都不会,只带了个脑子考了计算机研究生.研究生选了人工智能方向.看来注定是漫长的学习之旅. PM2.5作业,我是一个字都看不懂.所以我采用了直接看答案的方案.把答案看懂也是一种本事. 把答案CV上来. import sysimport pandas as pdimport numpy as np #环境,就不说了.ananconda真的难装.#提取TEST数据集 data = pd.read_csv('work/hw1_data/train.csv', enco…

本文为作者学习李宏毅机器学习课程时参照样例完成homework1的记录. 任务描述(Task Description) 现在有某地空气质量的观测数据,请使用线性回归拟合数据,预测PM2.5. 数据集描述(Dataset Description) train.csv 该文件中是2014年每月前20天每小时的观察数据,每小时的数据是18个维度的(其中之一是PM2.5). test.csv 该文件中包含240组数据,每组数据是连续9个小时的所有观测数据(同样是18个维度). 请预测每组数据对应的第10…

<Machine Learning - 李宏毅> 学习笔记 b站视频地址:李宏毅2019国语 第一章 机器学习介绍 Hand crafted rules Machine learning ≈ looking for a function from data Speech recognition Image recognition Playing go Dialogue system Framework define a set of function goodness of function…