1. ufldl教程：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ Andrew Ng的教程，matlab代码。2. Neural Network and Deep Learning：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/inde...
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2015-06-08 22:55:15
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该博文系列是Andrew NG教授的课程笔记,有兴趣的朋友可以在Coursera或者网易公开课上找到该课程.Supervised Learning下图是一个监督学习回归分析的例子。该图旨在预测房价。对于该场景，训练集都是有标签属性的。以上图为例，图中的每个点，都对应了房子的价格，监督学习就是要在这些...
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2015-06-01 00:44:16
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转自：http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/16884215Linear Regression总结作者：洞庭之子微博：洞庭之子-Bing（2013年11月）关于linear regression，Andrew Ng老师的课程中介绍了两种...
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2015-05-30 19:39:34
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文章是下面这个公开课的个人笔记，推荐的笔记里记的比较全，完全依据视频课程（有少量小错误），我的笔记依据课程按自己的理解记录一些重点，方便快速回顾。另外自己开始学这门课时搜到的好的资料，推荐给大家：|— Coursera上斯坦福大学Andrew Ng教授的“机器学习公开课”|—- 类 别：适合入门
|—- 网页地址： https://www.coursera.org/learn/mach...
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2015-05-22 17:11:24
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这一部分属于无监督学习的内容，无监督学习内容主要包括：Kmeans聚类算法、高斯混合模型及EM算法、Factor Analysis、PCA、ICA等。本文是Kmeans聚类算法、高斯混合模型的笔记，EM算法是适用于存在latent/hidden变量的通用算法，高斯混合模型仅仅是EM算法的一种特殊情况，关于EM算法的推到参见Andrew Ng讲义。由于公式太多，最近时间又忙实习的事就简单写一些，回头...
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2015-05-15 20:02:24
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聚类算法，不是分类算法。分类算法是给一个数据，然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类。聚类算法是给一大堆原始数据，然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。这里的k-means聚类，是事先给出原始数据所含的类数，然后将含有相似特征的数据聚为一个类中。所有资料中还是Andrew Ng介绍的明...
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2015-04-30 10:19:02
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本以为鄙人学完Andrew Ng的coursera的课还有UFLDL的教程，已经可以自居一隅了，没想到这次参加比赛着实让我长了见识。
下载完数据，一看，OMG！500多M（原谅我见识少）。刚开始啥也不懂，用Excel打开后删除掉其中两列，保存后就没再多看（后来才发现居然就剩30多m，坑爹的Excel）。然后就用这30多兆的数据进行处理，结果可想而知：总结一下：
不会SQL：导致在前期数据删选的时候...
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2015-04-24 16:21:26
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Andrew ng清华报告听后感 (2013-03-26 23:05:40) 转载▼ Andrew ng今天来清华作报告，我就几点重要的内容，谈谈理解和想法。
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2015-04-22 00:33:50
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1）Deep Learning相比于传统方法的优势
首先，一个很直观的图，随着训练量的提高，传统方法很快走到天花板，而Deep Learning的效果还能持续走高，后来这个在提问环节也有同学问道，是否会一直提高，Andrew Ng也坦诚需要面对不同的问题来讨论，而且任何方法都有...
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2015-04-22 00:29:28
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Andrew Ng 机器学习笔记与总结（一） ：贝叶斯定理...
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2015-04-17 20:36:25
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