ng机器学习平台 PAI课程的相关内容

Andrew Ng经典机器学习课程的Python实现2

在上一篇文章中，我们讨论了单变量和多变量线性回归的Python实现方法。现在我们讲逻辑回归。大家要注意，如何克服过度拟合的问题，这将是讨论的重点。基础知识强烈建议你先看第3周的视频讲座，首先应该对Python系统有个基本的了解。在这里，我们将研究一个在业界最广泛应用的机器学习算法。逻辑回归在...

Andrew Ng经典机器学习课程的Python实现（第1部分）

几个月前，我在Coursera（免费大型公开在线课程项目）上完成Andrew Ng机器学习的MOOC教学。对于任何一个想进入人工智能和机器学习世界的人来说，这都是一个很好的入门课程，但其中的项目是用Octave语言编写的。我一直想知道这门课如果用Python的话该有多么神奇，最终我决定重做一遍，这次...

Stanford coursera Andrew Ng 机器学习课程编程作业（Exercise 2）及总结

Exercise 1：Linear Regression---实现一个线性回归关于如何实现一个线性回归，请参考：http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6079012.html Exercise 2：Logistic Regression---实现一个逻辑回归...

Stanford coursera Andrew Ng 机器学习课程编程作业（Exercise 1）

Exercise 1：Linear Regression---实现一个线性回归在本次练习中，需要实现一个单变量的线性回归。假设有一组历史数据<城市人口，开店利润>，现需要预测在哪个城市中开店利润比较好？历史数据如下：第一列表示城市人口数，单位为万人；第二列表示利润，单位为10,000...

斯坦福NG机器学习课程：Anomaly Detection笔记

Anomaly Detection Problem motivation: 首先描写叙述异常检測的样例：飞机发动机异常检測直观上发现，假设新的发动机在中间，我们非常大可能觉得是OK的。假设偏离非常大。我们就须要很多其它检測确定是否为正常发动机。以下进行数学形式上的描写叙述，通过概率密度进行预计。...

Andrew Ng机器学习课程笔记--汇总

笔记总结，各章节主要内容已总结在标题之中 Andrew Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型) Andrew Ng机器学习课程笔记--week2(多元线性回归&正规公式） Andrew Ng机器学习课程笔记--week3(逻辑回归&正则化参数) And...

Andrew Ng机器学习课程笔记--week10(优化梯度下降)

本周主要介绍了梯度下降算法运用到大数据时的优化方法。一、内容概要 Gradient Descent with Large Datasets Stochastic Gradient Descent Mini-Batch Gradient Descent Stochastic Gradient Des...

Andrew Ng机器学习课程笔记--week9(下)（推荐系统&协同过滤）

本周内容较多，故分为上下两篇文章。本文为下篇。一、内容概要 1. Anomaly Detection Density Estimation Problem Motivation Gaussian Distribution Algorithm Building an Anomaly Detecti...

Andrew Ng机器学习课程笔记--week9(上)(异常检测&推荐系统)

本周内容较多，故分为上下两篇文章。一、内容概要 1. Anomaly Detection Density Estimation Problem Motivation Gaussian Distribution Algorithm Building an Anomaly Detection Syst...

Andrew Ng机器学习课程笔记--week8(K-means&PCA)

Unsupervised Learning 本周我们讲学习非监督学习算法，会学习到如下概念聚类（clustering） PCA(Principal Componets Analysis主成分分析)，用于加速学习算法，有时在可视化和帮助我们理解数据的时候会有难以置信的作用。一、内容概要 Clust...

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更新时间 2024-03-17 10:47:51

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