07 2019 档案

week_Last
摘要：Andrew Ng 机器学习笔记 总结！ 注：等下用xmind做一个树状图！ 来回忆知识！ 所以。。。树状图待补。。。。 最后，谢谢吴恩达老师！！ 感谢吴恩达老师的无私付出！！ 阅读全文
posted @ 2019-07-30 21:50 M1kanN 阅读(140) 评论(0) 推荐(0) 编辑
week_11
摘要：Andrew Ng 机器学习笔记 By Orangestar Week_11(the Last Week!!!!) Congratulations on making it to the eleventh and final week! This week, we will walk you thr 阅读全文
posted @ 2019-07-30 21:47 M1kanN 阅读(165) 评论(0) 推荐(0) 编辑
week_10
摘要：Andrew Ng 机器学习笔记 By Orangestar Week_10 (大数据处理) 1. Learning With Large Datasets 机器学习很多时候都要处理非常多的数据。对算法的要求颇高。 数据就是力量！ 要检验数据集越多，学习算法表现得更好。 就要画学习曲线。 如图： 下 阅读全文
posted @ 2019-07-29 19:21 M1kanN 阅读(192) 评论(0) 推荐(0) 编辑
week_9(推荐系统)
摘要：Andrew Ng 机器学习笔记 By Orangestar Week_9（推荐系统） 1. Problem Formulation 这节就仅仅简单地介绍了一下 推荐系统的应用和实例。完全可以略。只需要清楚如何表示 评分还有未评分 2. Content Based Recommendations 上 阅读全文
posted @ 2019-07-29 13:28 M1kanN 阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑
week_9(异常检测)
摘要：Andrew Ng 机器学习笔记 By Orangestar Week_9 This week, we will be covering anomaly detection which is widely used in fraud detection . Given a large number 阅读全文
posted @ 2019-07-26 18:42 M1kanN 阅读(199) 评论(0) 推荐(0) 编辑
week_8
摘要：Andrew Ng 机器学习笔记 By Orangestar Week_7_Unsupervised Learning While supervised learning algorithms need labeled examples (x,y), unsupervised learning al 阅读全文
posted @ 2019-07-23 20:29 M1kanN 阅读(209) 评论(0) 推荐(0) 编辑
week_7
摘要：Andrew Ng 机器学习笔记 By Orangestar Week_7 This week, you will be learning about the support vector machine (SVM) algorithm. SVMs are considered by many to 阅读全文
posted @ 2019-07-22 21:39 M1kanN 阅读(183) 评论(0) 推荐(0) 编辑
week_6
摘要：Andrew Ng 机器学习笔记 By Orangestar Week_6 （１） In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this 阅读全文
posted @ 2019-07-20 21:38 M1kanN 阅读(177) 评论(0) 推荐(0) 编辑
week_5
摘要：Andrew Ng机器学习笔记 by Orangestar Week_5 重点：反向传播算法，backpropagation 1. Cost Function神经元的代价函数 回顾定义：(上节回顾) L是☞层数 sl指第l层的节点数，注意，该节点数不包含bais偏置项 Ｋ则是输出项的个数。也就 阅读全文
posted @ 2019-07-18 20:40 M1kanN 阅读(221) 评论(1) 推荐(0) 编辑
week_4
摘要：Andrew Ng 机器学习笔记 by Orangestar Week4_Neural Networks : Representation 1. Non linear Hypotheses 当特征量非常多的时候，训练分类器is not a good idea 会产生非常多的特征量 而，神经网络则可以 阅读全文
posted @ 2019-07-16 20:50 M1kanN 阅读(252) 评论(1) 推荐(0) 编辑
Octave/Matlab初步学习
摘要：Octave/Matlab初步学习 １．基本运算 和其他语言一样，可以通过数学运算符号来实现数学公式的运算。逻辑运算也基本相同 要注意的是，≠这个符号，表达式为 1　~= 2 而不是用!=来表达 ​ ２．变量 赋值 敲下回车键可以自动实现打印输出 可以通过后面 这样就可以不用自动打印 这样就可以实现 阅读全文
posted @ 2019-07-13 16:46 M1kanN 阅读(807) 评论(0) 推荐(0) 编辑
week_3
摘要：Andrew Ng机器学习笔记 Week_3 Logistic Regression This week, we’ll be covering logistic regression. Logistic regression is a method for classifying data into 阅读全文
posted @ 2019-07-12 20:16 M1kanN 阅读(248) 评论(2) 推荐(0) 编辑
week_2
摘要：Andrew Ng 机器学习笔记 by OrangeStar Week_2 1.Multiple Features 更有效的线性回归形式 此时，ｈ函数已经不是二阶了。 X=x0x1…xn $$ 阅读全文
posted @ 2019-07-10 14:38 M1kanN 阅读(153) 评论(0) 推荐(0) 编辑
week_1
摘要：Andrew Ng机器学习笔记 by OrangeStar Week 1 A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P 阅读全文
posted @ 2019-07-10 14:26 M1kanN 阅读(237) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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