重磅|吴恩达新书《MachineLearningYearning》最新版分享前言说起吴恩达（AndrwewNg），相信大家都不陌生了。吴恩达是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任，Coursera的联合创始人，14年加入BaiduIDL担任百度公司首席科学家。可以毫不夸张地说，吴恩达是致力于将人工智能大众化、普及化的领导者之一。笔者也是吴恩达机器学习、深度学习的受惠者。学习
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2020-12-22 11:55:15
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1前言6月23日，吴恩达宣布离开百度三个月后的创业项目：Deeplearning.ai，8月8日，吴恩达的最新课程“DeepLearningSpecialization”正式在Coursera上线，当时无论是在学界还是工业界都引起不小轰动，可见吴恩达老师的影响力。2初识我依稀记得第一次接触吴恩达老师课程是在大二参加创新项目，由于需要用到机器学习，在网易公开课看的斯坦福的machinelearnin
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2020-11-27 11:37:27
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Graph表示 1. adjacency matrix 2. 如下的，很多graph数据库用这种 use cases: ...
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2020-05-13 23:14:17
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现在你总共有 n 门课需要选，记为 0 到 n-1。 在选修某些课程之前需要一些先修课程。 例如，想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 ，我们用一个匹配来表示他们: [0,1] 给定课程总量以及它们的先决条件，返回你为了学完所有课程所安排的学习顺序。 可能会有多个正确的顺序，你只要返回一种就可以 ...
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2020-03-14 14:43:58
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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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to be continued Coursera "计算广告学" "计算广告2.0" "MS&E 239 Computational Advertising" "百度计算广告学 2014" "秒针系统 – Computational Advertising Infrastructure" "UCS ...
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2020-01-20 22:48:35
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同在自学cs229。我是看完ng在coursera上的机器学习视频来的。一楼的老兄说的没错，听课之前最好还是先浏览一下材料，然后不懂的地方去结合李航的《统计学习方法》上面找答案。实战的话，《机器学习实战》对初学者很友好。Ng讲完哪个算法，去《统计》上巩固一下，然后找到《实战》上对应的章节用pytho ...
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2019-12-24 15:39:04
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（首先，关于Honor Code，我咨询过了Help Center，分享课后练习的思考题的想法是可以的（注意不是代码），但要标明引用，引用格式来源于https://guides.lib.monash.edu/citing-referencing/apa-university-course-mater ...
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2019-12-12 01:22:36
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resource form YOUTUBE & Coursera (medical neuroscience) https://www.coursera.org/learn/medical-neuroscience ...
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2019-12-08 23:09:50
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