文章 2024-06-06 来自:开发者社区

算法金 | 吴恩达:机器学习的六个核心算法!

\ 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 人工智能领域的权威吴恩达教授,在其创立的《The Batch》周报中发表了一篇博文,概述了机器学习领域六种基础算法的历史和重要性。他强调了在这一领域不断学习和更新知识的必要性。 这些算法包括线性回归、逻辑回...

算法金 | 吴恩达:机器学习的六个核心算法!
文章 2024-02-05 来自:开发者社区

Coursera 吴恩达Machine Learning(机器学习)课程 |第五周测验答案(仅供参考)

Neural Networks: Learning

Coursera 吴恩达Machine Learning(机器学习)课程 |第五周测验答案(仅供参考)

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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PAI平台学习路线:机器学习入门到应用

52 课时 |
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场景实践 - 机器学习PAI实现精细化营销

7 课时 |
197 人已学 |
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开发者课程背景图
文章 2024-01-30 来自:开发者社区

【人工智能】<吴恩达-机器学习>多变量线性回归&学习率&特征值

目录一、Linear Regression with multiple variable - 多变量线性回归:二、Gradient descent for multiple carables - 多变量梯度下降:三、Feature Scaling - 特征缩放:1.特征缩放方法: 2.归一化和标准化的区别:四、Learning rate - 学习率:五、Features and polynomi....

【人工智能】<吴恩达-机器学习>多变量线性回归&学习率&特征值
文章 2024-01-30 来自:开发者社区

【人工智能】<吴恩达-机器学习>批量梯度下降&矩阵和向量运算概述

 目录一、Gradient descent for liner regression - 线性回归:1.线性回归的梯度下降法:2."Batch" Gradient Descent - 批量梯度下降法:二、Matrices and Vectors - 矩阵和向量:1.Matrix:2.Vector:三、矩阵&向量运算:1.Addition and scalar multiplic....

【人工智能】<吴恩达-机器学习>批量梯度下降&矩阵和向量运算概述
文章 2024-01-30 来自:开发者社区

【人工智能】<吴恩达-机器学习>单变量的线性回归&认识梯度下降

 目录一、单变量线性回归 - Linear regession with one variable:1.常用字符标识:2.模型构建过程:3.代价函数 - Cost Function:4.Cost Function Intuition:二、Gradient Descent -  梯度下降: 1.梯度下降概述:2.梯度下降数学定义:3.解析梯度下降: 一、单变量线性回归 - Li....

【人工智能】<吴恩达-机器学习>单变量的线性回归&认识梯度下降
文章 2024-01-30 来自:开发者社区

【人工智能】<吴恩达-机器学习>监督学习&非监督学习

 目录一、机器学习概述 - What is machine learning ?: 二、机器学习分类 - Machine learning algorithms:1.监督学习 - Supervised learning:2.无监督学习 - Unsupervised learning:Cocktail party problem algorithm:一、机器学习概述 - What is ....

【人工智能】<吴恩达-机器学习>监督学习&非监督学习
文章 2023-10-11 来自:开发者社区

吴恩达机器学习--逻辑回归

前言logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释,所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归,本文主要给出二分类逻辑回归的详细实现过程。一、普通二分类逻辑回归需求分析在训练的初始阶段,我们将要构建一个逻辑回归模型来预测,某个学生是否被大...

吴恩达机器学习--逻辑回归
文章 2023-10-11 来自:开发者社区

吴恩达机器学习--线性回归

前言线性回归:是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面,使得预测值与真实值之间的误差最小化。一、单变量线性回归1.导入必要的库导入pandas、numpy和matplotlib.pyplot库import pandas as pd #导入pandas库 import numpy as np #导入numpy库...

吴恩达机器学习--线性回归
文章 2023-06-20 来自:开发者社区

吴恩达《机器学习训练秘籍》-误差分析

1.快速构建并迭代第一个系统当你想要构建一个新的垃圾邮件过滤系统时,团队可能会有各式各样不同的想法:收集海量的垃圾邮件作为训练集。例如,设置一个 “蜜罐(honeypot,计算机安全领域又称为诱饵)”,故意地向垃圾邮件系统发送一些虚假邮件地址,以便于能够自动收集到垃圾 邮件系统发送到这...

吴恩达《机器学习训练秘籍》-误差分析
文章 2023-06-18 来自:开发者社区

【吴恩达机器学习笔记】十七、总结

十七、总结在这门课中,我们花了大量的时间介绍了诸如线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机等等一些监督学习算法,这类算法具有带标签的数据和样本。然后我们也花了很多时间介绍无监督学习。例如 K-均值聚类、用于降维的主成分分析,以及当你只有一系列无标签数据时的异常检测算法。当然,有时带标签的数据,也可以用于异常检测算法的评估。此外...

【吴恩达机器学习笔记】十七、总结

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