吴恩达机器学习图解笔记

『课程目录』:   
1.图解MachineLearning
, T1 w; [" W. w% |' \% v' U4 g
2.图解supervised learning
3.图解unsupervised learning
4.图解 model representations
, ~9 T- W, u2 |% t" ~
5.图解 损失函数
6 q/ V- t5 B$ Q: U! f) N
6.图解 cost function 直觉1
7.图解 损失函数直觉2
8.gradient descent计算流程和注意事项
9.图解gradient的智能与learning rate的注意事项
10.图解机器学习:如何用gradient descent一步一步求解最优lin
1 t0 a3 h; ~! M6 d* y8 z
11.图解机器学习:理解吴恩达机器学习所需的所有线性代数知识01
12.图解机器学习:理解吴恩达机器学习所需的所有线性代数知识02
1 F# S7 {. z3 a4 c, Z& r6 M
13.图解机器学习:理解吴恩达机器学习所需的所有线性代数知识03
' \# O1 O% s0 F( C+ G- K
14.图解机器学习:如何利用vectorization快速求解多变量函数值
15.图解机器学习:如何利用vectorization一次性更新多变量函数值的所
8 ?& h3 `' p! {5 g" [
16.图解机器学习:如何通过拉伸压缩features来加速梯度下降的训练进度
17.图解机器学习:如何快速识别模型训练是否正常以及如何调节学习率帮助训练正常化
18.图解机器学习:为什么说提炼特征和探寻模型艺术性权重大于科学性
19.图解机器学习:Normal Equation如何实现一步求解最优参数及其特
2 h0 m( y3 H  V' r: T7 ^- `
20.图解机器学习:Normal Equation计算中出现non invert
21.图解机器学习:如何使用vectorization来做梯度下降
  g& a% o0 }$ v/ \' E
22.图解机器学习:如何理解classification以及为什么logisti
& c- Q, a6 j' Z9 z' {
23.图解机器学习:如何理解logistic regression与linear
5 o4 j0 K3 o' t! N  N
24.图解机器学习:如何理解decision boundary的生成原理和实质内
; p/ K$ i9 c3 s9 I
25.图解机器学习:如何理解logistic regression的损失函数的由
! e4 f/ Y* G+ T  t
26.图解机器学习:如何对logistic regression的联合形态的损失
27.图解机器学习:哪些算法比gradient descent 更强大
28.图解机器学习:如何利用logistic regression二元分类模型解
8 w6 |8 z8 N+ D6 A2 g; F2 d
29.图解机器学习:如何粗略理解underfitting, overfittin
30.图解机器学习:如何直观理解regularization背后的直觉
31.图解机器学习:regularized linear regression计
  A4 Y4 m1 L* x# ?8 g9 [/ N
32.图解机器学习:为什么linear logistic regression不
33.图解机器学习:神经网络模型的现状和目标
6 x& B# E" V- Q$ }$ t% o: D7 f! t5 V
34.图解机器学习:跟neural net打个正式的招呼(介绍)
, `; q% ?4 D% m
35.图解机器学习:如何理解neuralnet的智能化精简提炼特征
36.图解机器学习:如何通过XNOR理解neuralnet提炼复杂特征的能力
37.图解机器学习:为什么说neuralnet做多元分类的本质与多logisti
38.图解机器学习:neuralnet做多元分类损失函数代码执行要注意的细节
39.图解机器学习:如何理解neuralnet的backprogapation计
40.图解机器学习:如何理解neuralnet的backprogapation中
6 _( j% n; b5 N, T  l1 o
41.图解机器学习:什么是gradient checking及其注意事项
42.图解机器学习:参数起点设计的重要性,symmetry breaking
+ R: I9 X. h" S$ F" Y) s7 H
43.图解机器学习:训练神经网络模型的工作全流程梳理
44.图解机器学习:为什么说诊断模型病症很重要以及如何分割数据来验证模型效果
9 E- o9 k4 j4 u: u$ c; M9 n0 B$ `
45.图解机器学习:为什么验证数据让模型评估更客观公正
46.图解机器学习:为什么以及如何用bias variance诊断模型病症
47.图解机器学习:为什么说regularizer是模型治疗手段(bias va
48.图解机器学习:如何用learning curve动态识别模型的病症和选择合
# E* J- s' I; J$ J& C
49.图解机器学习:机器学习和神经网络模型表现差的病因分类和治疗方案选择
& ?- S  U( m3 k, r* p
50.图解机器学习:如何用Error analysis 帮助改进模型(垃圾邮件分
51.图解机器学习:为什么面对skewed 数据precision recall
1 q) v9 _5 k0 Y1 {
52.图解机器学习:如何理解precision与recall的博弈及其现实意义,
5 S' v7 P, V1 l1 R+ H
53.图解机器学习:怎样的条件下更多数据能够(或不能)帮助改进模型
, x- e" T  z9 m! A
54.图解机器学习:对比logistic regression来理解SVM通道式
55.图解机器学习:对比logistic regression来理解SVM通道式
! B- D( G- \% m% X" K
56.图解机器学习:如何理解kernels通过参照点创造更好更多features
: C1 b) b. a( O" M
57.图解机器学习:如何理解kernels通过参照点创造更好更多features
58.图解机器学习:如何理解无监督学习做聚类的K-means算法流程和优化目标的
59.图解机器学习:K-means如何精细处理centroid的random i
4 o; ~; Z; C7 C# f2 U
60.图解机器学习:为什么要对数据做降维和压缩,可视化有助于理解压缩后的维度内涵
' j7 M2 _# J# a
61.图解机器学习:如何理解PCA是一种projection降维的最优方案以及P
62.图解机器学习:PCA是如何通过K寻找最优的降维幅度的
63.图解机器学习:如何理解PCA中的U_reduce, x, z, x_app
2 p/ R- |4 U9 ^2 D1 H" I% J
64.图解机器学习:实际模型训练中如何正确使用PCA和规避常见错误用法
65.图解机器学习:如何理解anomaly detection的本质,工作原理和
/ t4 X1 s7 z8 ^& m& z4 b4 p1 j5 V" e; r
66.图解机器学习:如何理解anomaly detection实际使用的简单流程
67.图解机器学习:如何理解单变量正态分布 对比多变量正态分布运用于anomal
8 T5 v) W& w  Y8 O4 m8 }1 b8 L5 \
68.图解机器学习:为什么要学习推荐系统,简单推荐系统长什么样
5 Y, ^% [& i2 ?5 s2 d' [
69.图解机器学习:为什么说content based recommender是
# z! A1 t4 N& r5 A3 E, `) E
70.图解机器学习:为什么说collaborative filtering是让电
* K# e* @( o- m
71.图解机器学习:如何理解collaborative filtering合并2
72.图解机器学习:在collaborative filtering代码执行如何
73.图解机器学习:mean normalization新用户没有给出任何评分时
74.图解机器学习:面对巨量数据如何高效训练模型和发现问题改进模型的三种方法
1 c- o: F1 g0 a1 ^. n& n
75.图解机器学习:什么是online learning(一句话)
76.图解机器学习:什么是map reduce 和data parallal(一
77.图解机器学习:一个简单的OCR文字识别系统的工作全流程长什么样子?
78.图解机器学习:合成新数据的方法及相关挑战和注意事项
3 \1 T' o. D$ R5 T4 m8 M. q: N
79.图解机器学习:如何找到能最大化改进模型效果的具体工作任务或模型组建?
80.图解吴恩达机器学习课程完结:for who, how to use, wh

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