coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第11周笔记-ORC系统
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第11周笔记-ORC系统
1图像ORC
1问题描述
2 滑动窗sliding windows
3获取大量的图片
4分析
2复习 quiz
1图像ORC
1.1问题描述
在这一段介绍一种 机器学习的应用实例 照片OCR技术。 我想介绍这部分内容的原因 主要...
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第9周笔记（下）-推荐系统
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第9周笔记下-推荐系统
1预测电影等级
1任务设想
2基于内容的推荐
2协同过滤
1协同过滤
2协同过滤算法
3低秩矩阵分解Low Rank Matrix Factorization
1向量化低秩矩阵分解Low Rank Matrix Factorization
2...
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第8周笔记-无监督学习
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coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第8周笔记-无监督学习
1聚类算法clutering
1.1聚类算法简介
1.2K-means
1.2.1kmeans的目标函数
1.2.2随机初始化
1.2.3选择类别数
1.3考试quiz
2 维数约减 (dimensionality reduction)
2.1数据压缩...
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第7周笔记-支持向量机SVM
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第7周笔记-支持向量机SVM
1大间距分类器 large margin classifier
1通过逻辑回归引入SVM
1宽边界分类器SVM
3SVM数学原理
2核函数
1核函数1简单例子讲解概念
2核函数2SVM计算步骤
3实践SVM
4复习
1quiz
2...
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第5周笔记-反向传播
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第5周笔记-反向传播
1代价函数and反向传播
1代价函数
2误差反向传播
3直观感受反向传播
2神经网络的技巧
1参数的展开
2梯度检验 Gradient Checking
3随机初始化参数
4总结神经网络
3神经网络的应用
4测验quiz
5...
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第4周笔记-神经网络
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coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第4周笔记-神经网络
1 提出神经网络的动机
2 神经网络算法
2.1 神经元
2.2 神经网络
3 应用
3.1 例子1 and与or运算
3.2 例子2
3.3 多分类
4 复习作业
4.1测验
4.2编程作业-多分类
4.2.1多分类
...
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第3周笔记-逻辑回归
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coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第3周笔记-逻辑回归
1.分类 和 模型表示
1.1分类的概念 Classification
1.2 分类模型表示
1.3 分类边界
2.逻辑回归模型 logistic regression
2.1 代价函数 cost func
2.2 梯度下降
2.3 高级优化方法...
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第2周笔记
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coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第2周笔记
1 多元线性回归
1.1 方程
1.2 损失函数 与 梯度下降
1.3 特征约简
1.4 小点：多项式回归
2 正规方程
2.1 正规方程 与 梯度下降 的优缺点
3 octave基础教程
3.1 下载安装octave
3.2 基本...