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第八章-神经网络-表述(Neural-Networks-Representation) 第八章-神经网络-表述(Neural-Networks-Representation)
第八章 神经网络：表述(Neural Networks: Representation) 8.1 非线性假设（Non-linear Hypotheses）在这节课和接下来的课程中 我将给大家介绍 一种叫“神经网络”(Neural Netwo
2019-02-12 机器学习 机器学习入门
神经网络表述 Neural-Networks-Representation
第七章-正则化-Regularization 第七章-正则化-Regularization
第七章 正则化(Regularization)7.1 过拟合的问题 到现在为止 你已经见识了 几种不同的学习算法 包括线性回归和逻辑回归 它们能够有效地解决许多问题 但是当将它们应用到 某些特定的机器学习应用时 会遇到过度拟合(over-f
2019-02-12 机器学习 机器学习入门
正则化
第六章-逻辑回归(Logistic-Regression) 第六章-逻辑回归(Logistic-Regression)
第六章 逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 Classification(分类问题) 从现在及未来,我们开始谈论的分类问题，其中要预测的变量$y$是离散的(discreet valued)。我们将学习一个算法叫Log
2019-02-11 机器学习 机器学习入门
逻辑回归 Logistic Regression
第五章-Octave教程 第五章-Octave教程
第五章 Octave教程1. 基本操作启动Octave： 现在打开Octave，这是Octave命令行。 现在让我示范最基本的Octave代码： 输入5 + 6，然后得到11。 输入3 – 2、5×8、1/2、2^6等等，得到相应答案。
2019-02-11 机器学习 机器学习入门
octave
第四章 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 第四章 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)
Multiple Features（多维特征） 在这段视频中 我们将开始 介绍一种新的 更为有效的线性回归形式 这种形式适用于多个变量或者多特征量的情况 在之前我们学习过的 线性回归中 我们只有一个单一特征量 房屋面积 x 我们希望用
2018-11-14 机器学习 机器学习入门
Linear-Regression 多变量线性回归
第三章 线性代数回顾(Linear Algebra Review) 第三章 线性代数回顾(Linear Algebra Review)
Matrices and Vectors（矩阵和向量） 我们先复习一下线性代数的知识 在这段视频中 我会向大家介绍矩阵和向量的概念 矩阵是指 由数字组成的矩形阵列 并写在方括号中间 例如 屏幕中所示的一个矩阵 先写一个左括号 然后是一些
2018-11-14 机器学习 机器学习入门
线性代数
第二章 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 第二章 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)
Gradient Descennt 我们已经定义了代价函数J 而在这段视频中 我想向你们介绍梯度下降这种算法 这种算法可以将代价函数$J$最小化 梯度下降是很常用的算法 它不仅被用在线性回归上 它实际上被广泛的应用于机器学习领域中的众多领域
2018-11-14 机器学习 机器学习入门
单变量线性回归 Linear-Regression
第一章: Model and Cost Function 第一章: Model and Cost Function
第一章： Model and Cost FunctionModel Representation:模型表示 我们的第一个学习算法是线性回归算法,了解监督学习过程完整的流程 例子 这个例子是预测住房价格的 我们要使用一个数据集 数据集包含俄
2018-11-14 机器学习 机器学习入门
Cost Function 代价函数
零:机器学习介绍 零:机器学习介绍
视频地址 定义定义1给予计算机学习能力的领域。 Samuel的定义可以回溯到50年代，他编写了一个西洋棋程序。 这程序神奇之处在于，编程者自己并不是个下棋高手。 但因为他太菜了，于是就通过编程， 让西洋棋程序自己跟自己下了上万盘棋。通过
2018-11-14 机器学习 机器学习入门
机器学习简介