A shallow notes on Deep Learning in the field of Computer Vision based on the courses by Andrew Ng. ...
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2020-04-09 13:05:58
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这篇记录的内容来自于Andrew Ng教授在coursera网站上的授课。 1.不要浪费大量的时间在获得样本上。实际上，太多的样本数并不会使学习算法更加的优秀。要尝试调整你的系数： 1.使用更少的特征。 2.增加多项式。 3.调整$\lambda$。 2.诊断学习算法： 1.将样本打乱，并将其中一部 ...
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2020-02-21 20:27:18
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这篇记录的内容来自于Andrew Ng教授在coursera网站上的授课。 1.多元线性回归(multivariate linear regression)： h函数：$h_{\theta}{(x)}=\theta_{0}+\sum_{i=1}^{n}{\theta_{i}x_{i}}$ 为方便起见 ...
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2020-02-15 09:50:40
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简介 @ "维基百科" 本文内容皆源自 "Andrew Ng" 目的 1.实现数据压缩 2.实现数据在2D或3D中可视化 算法 "PCA(主成分分析)" 步骤 1.数据预处理 采用归一化方法，是的均值为0，方差为1。 步骤，1.均值为0 2.方差为1 $x_j^{(i)}={x_j \mu}\fra ...
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2020-02-08 09:33:05
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在Andrew Ng的机器学习课程里面，讲到使用梯度下降的时候应当进行特征缩放(Feature Scaling)。进行缩放后，多维特征将具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。 为了解释为什么特征缩放会帮助梯度下降算法更快地收敛，Andrew给了两幅图来解释：Feature ScalingI... ...
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2019-11-29 10:45:09
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背景：跟上一讲一样，识别手写数字，给一组数据集ex4data1.mat，，每个样例都为灰度化为20*20像素，也就是每个样例的维度为400，加载这组数据后，我们会有5000*400的矩阵X(5000个样例)，5000*1的矩阵y(表示每个样例所代表的数据)。现在让你拟合出一个模型，使得这个模型能很好 ...
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2019-11-24 15:32:25
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原文： "Advice on building a machine learning career and reading research papers by Prof.Andrew Ng" 如何通过阅读研究型论文来有效的和相对快速地学习? 如果你想通过阅读学术性文献进行学习，无论你是想搭建一个感 ...
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2019-11-07 15:02:17
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本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师《机器学习》课程，第二章《单变量线性回归》中第6课时《模型概述》的视频原文字幕。为本人在视频学习过程中逐字逐句记录下来以便日后查阅使用。现分享给大家。如有错误，欢迎大家批评指正，在此表示诚挚地感谢！同时希望对大家的学习能有所帮助。 ...
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2019-11-04 17:50:29
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本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师《机器学习》课程，第一章《绪论：初识机器学习》中第3课时《监督学习》的视频原文字幕。为本人在视频学习过程中逐字逐句记录下来以便日后查阅使用。现分享给大家。如有错误，欢迎大家批评指正，在此表示诚挚地感谢！同时希望对大家的学习能有所帮助。 ...
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2019-11-04 15:58:09
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本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师《机器学习》课程，第一章《绪论：初识机器学习》中第2课时《什么是机器学习？》的视频原文字幕。为本人在视频学习过程中逐字逐句记录下来以便日后查阅使用。现分享给大家。如有错误，欢迎大家批评指正，在此表示诚挚地感谢！同时希望对大家的学习能有所帮助。 ...
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2019-11-04 15:42:05
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