这学期一直在跟进 Coursera上的 Machina Learning 公开课, 老师Andrew Ng是coursera的创始人之一,Machine Learning方面的大牛.这门课程对想要了解和初步掌握机器学习的人来说是不二的选择.这门课程涵盖了机器学习的一些基本概念和方法,同时这门课程的编程作业对于掌握这些概念和方法起到了巨大的作用. 课程地址 https://www.coursera.org/learn/machine-learning 笔记主要是简要记录下课程内容,以及MATLAB…
matlab基础教程--根据Andrew Ng的machine learning整理 基本运算 算数运算 逻辑运算 格式化输出 小数位全局修改 向量和矩阵运算 矩阵操作 申明一个矩阵或向量 快速建立一个矩阵或向量 随机矩阵方阵生成 magic矩阵生成(每行每列相加和相同) 获取矩阵的维度size 获取矩阵的最大维度length 矩阵操作.获取单个元素.行.列.赋值 矩阵append.矩阵元素放到一个列向量中 矩阵运算 矩阵乘法 A*C:根据矩阵乘法公式相乘. A .* B:矩阵元素对应相乘. 矩…
About this Course You will learn how to build a successful machine learning project. If you aspire to be a technical leader in AI, and know how to set direction for your team's work, this course will show you how. Much of this content has never been…
(转载)林轩田机器学习基石课程学习笔记1 - The Learning Problem When Can Machine Learn? Why Can Machine Learn? How Can Machine Learn? How Can Machine Learn Better? 每个部分由四节课组成,总共有16节课.那么,从这篇开始,我们将连续对这门课做课程笔记,共16篇,希望能对正在看这们课的童鞋有所帮助.下面开始第一节课的笔记:The Learning Problem. 一.What…
[论文标题]Automatic recommendation technology for learning resources with convolutional neural network (2016 ISET) [论文作者]Xiaoxuan Shen, Baolin Yi*, Zhaoli Zhang,Jiangbo Shu, and Hai Liu [论文链接]Paper(5-pages // Double column) <札记非FY> [摘要] 自动学习资源推荐已经成为一个越来…
Deep Learning: Assuming a deep neural network is properly regulated, can adding more layers actually make the performance degrade? I found this to be really puzzling. A deeper NN is supposed to be more powerful or at least equal to a shallower NN. I…
这学期一直在跟进 Coursera上的 Machina Learning 公开课, 老师Andrew Ng是coursera的创始人之一,Machine Learning方面的大牛.这门课程对想要了解和初步掌握机器学习的人来说是不二的选择.这门课程涵盖了机器学习的一些基本概念和方法,同时这门课程的编程作业对于掌握这些概念和方法起到了巨大的作用. 课程地址 https://www.coursera.org/learn/machine-learning 笔记主要是简要记录下课程内容,以及MATLAB…
这学期一直在跟进 Coursera上的 Machina Learning 公开课, 老师Andrew Ng是coursera的创始人之一,Machine Learning方面的大牛.这门课程对想要了解和初步掌握机器学习的人来说是不二的选择.这门课程涵盖了机器学习的一些基本概念和方法,同时这门课程的编程作业对于掌握这些概念和方法起到了巨大的作用. 课程地址 https://www.coursera.org/learn/machine-learning 笔记主要是简要记录下课程内容,以及MATLAB…
这学期一直在跟进 Coursera上的 Machina Learning 公开课, 老师Andrew Ng是coursera的创始人之一,Machine Learning方面的大牛.这门课程对想要了解和初步掌握机器学习的人来说是不二的选择.这门课程涵盖了机器学习的一些基本概念和方法,同时这门课程的编程作业对于掌握这些概念和方法起到了巨大的作用. 课程地址 https://www.coursera.org/learn/machine-learning 笔记主要是简要记录下课程内容,以及MATLAB…
最近翻Peter Harrington的<机器学习实战>,看到Logistic回归那一章有点小的疑问. 作者在简单介绍Logistic回归的原理后,立即给出了梯度上升算法的code:从算法到代码跳跃的幅度有点大,作者本人也说了,这里略去了一个简单的数学推导. 那么其实这个过程在Andrew Ng的机器学习公开课里也有讲到.现在回忆起来,大二看Andrew的视频的时候心里是有这么一个疙瘩(Andrew也是跳过了一步推导) 这里就来讲一下作者略去了怎样的数学推导,以及,怎么推导. 在此之前,先回顾…