【绝技揭秘】Andrew Ng 机器学习课程第十周：解锁梯度下降的神秘力量，带你飞速征服数据山峰！
Andrew Ng 的机器学习课程是学习机器学习基础知识的经典资源之一。第十周的内容主要关注于如何优化梯度下降算法，使其更加高效地收敛。本周的学习重点在于理解不同类型的梯度下降算法及其应用场景，以及如何选择合适的参数来加速学习过程。 首先，回顾一下梯度下降的基本概念。梯度下降是一种迭代优化算法，用于最小化成本函数。在每一步迭代中...
LabVIEW使用机器学习分类模型探索基于技能课程的学习
LabVIEW使用机器学习分类模型探索基于技能课程的学习 教育中的学习评估对教育工作者来说是一项繁琐的工作，但评估的好处是显着的。由于其开放性和复杂性，使用传统的评估方法为学生提供及时的支持一直具有挑战性。在Covid-19大流行期间突然转向在线学习，在电子设计等示范课程中提供说明带来了不同程度的困难和复杂性。虽然，大流行前的设置使用模拟软件在学生中提供方向，主要是为了减少实际...
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
机器学习课程学习随笔
本文来源本博客 是通过学习亚马逊的官方机器学习课程的随笔。课程参考链接https://edu.csdn.net/course/detail/37264课程目前更新了3小节，感触是官方的文档还是挺好看的，比较简练，可读性较好，有较好的发挥空间。机器学习简介机器学习流程机器学习的过程包括：提供数据对数据进行processing处理建模，建模中要与数据中的结果进行比较，获得较好的模型建模后进行预测。机....
python机器学习课程——决策树全网最详解超详细笔记附代码
@[TOC]决策树算法一、简介1.概述决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5....
直播预告 | pg4ml 机器学习框架系列课程：实现细节、XOR 模型案例（上）
pg4ml 机器学习框架是基于 PostgreSQL v13 实现的、使用 plpgsql 编写的机器学习框架，本次讲解的实验环境基于PolarDB-PG开源数据库。本次分享主要介绍框架的实现细节，并构建XOR两层网络的模型案例，包括数据集、XOR分类的案例与原理、神经网络节点、训练任务结构与执行等内容。嘉宾介绍郭铁成，PolarDB机器学习框架SIG核心成员，pg4ml 框架作者，编写基于PG....
花了2个晚上，拿到了吴恩达@斯坦福大学的机器学习课程证书
吴恩达算是我的启蒙导师了，很早之前就是看他的他的经典课程《机器学习》，这个课 2012 年上线，十年间近 500 万人注册。最近他的机器学习专项课程由deeplearning.ai和斯坦福大学提供，上线Coursera。我花了两个晚上刷完了 course 1 并拿到了证书学习这套课程不但让我重温了很多知识，也让我看到了吴恩达团队创作课程的用心，因为我本身也经常写技术科普文章，那种专注于核心思想，....
【引言】浙大机器学习课程记录
机器学习的定义第一种定义ARTHUR SAMUEL对Machine learning 的定义Machine Learning is Fields of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed机器学习是这样的领域，它赋予计算机学习的能力，（这种学历能力）不是通过显著式编程....
全球名校AI课程库（20）| Stanford斯坦福 · 图机器学习课程『Machine Learning with Graphs』
课程学习中心 | 其他名校AI课程合辑 | 课程主页 | 中英字幕视频 | 项目代码解析课程介绍图是一种强大的数据结构，可以用于建模许多真实世界的场景，图能够对样本之间的关系信息进行建模。但是真实图的数据量庞大，动辄上亿节点、而且内部拓扑结构复杂，很难将传统的图分析方法如最短路径、DFS、BFS、PageRank 等算法应用到这些任务上。因此有研究者提出将机器学习方法和图数据结合起来，...
全球名校AI课程库（13）| CMU卡内基梅隆 · 多模态机器学习课程『Multimodal Machine Learning』
课程学习中心 | 其他名校AI课程合辑 | 课程主页 | 中英字幕视频 | 项目代码解析课程介绍目前在工业界的实际应用场景中，有大量不同形态数据存在的场景，对这些数据联合应用与建模驱动业务，是研究界和工业界都异常关心的主题。多模式机器学习 (MMML) 是一个充满活力的多学科研究领域，它通过集成和建模多种交流模式（包括语言、声学和视觉信息）来解决人工智能的一些目标。CMU 11-777...
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