本栏目内容来自Andrew
NG老师的公开课：https://class.coursera.org/ml/class/index 一般而言, 人工神经网络与经典计算方法相比并非优越,
只有当常规方法解决不了或效果不佳时人工神经网络方法才能显示出其优越性。尤其对问题的机理不甚了解或不能用数学模型表示....
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Web程序 时间：
2014-07-22 23:16:53
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752
Andrew NG的Machine
learning课程地址为：https://www.coursera.org/course/ml
神经网络一直被认为是比较难懂的问题，NG将神经网络部分的课程分为了两个星期来介绍，可见Neural
Networks内容之多。言归正传，通过之前的学习我们知道，使用....
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Web程序 时间：
2014-07-22 23:15:13
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687
本栏目来源于Andrew NG老师讲解的Machine
Learning课程，主要介绍大规模机器学习以及其应用。包括随机梯度下降法、维批量梯度下降法、梯度下降法的收敛、在线学习、map
reduce以及应用实例：photo OCR。课程地址为：https://www.coursera.org/cou...
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移动开发 时间：
2014-05-18 00:36:57
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452
主要内容来自stanford Andrew Ng视频课程的总结。讲的很好，还有对应的习题，课程可以在下面网站搜索到。
https://www.coursera.org/
机器学习的目的是在训练数据的基础上得出一个模型，该模型对于给定的输入x，给出相应的输出y。用公式表示就是：y = h(x)。注意x表示一维向量，x={x1,x2,x3...}。这里的xi也就是特征（featur...
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2014-05-15 08:20:58
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366
本栏目内容来源于Andrew
NG老师讲解的SVM部分，包括SVM的优化目标、最大判定边界、核函数、SVM使用方法、多分类问题等，Machine
learning课程地址为：https://www.coursera.org/course/ml大家对于支持向量机（SVM）可能会比较熟悉，是个强大且流行...
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2014-05-12 12:42:21
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764
引言
工作之余参加了Coursera的公开课Functional Programming Principles in Scala，这个课是第三次开讲了，讲师仍然是Scala的祖师爷Martin Odersky先生。个人认为学习公开课最大的阻碍在于有些老师的口音实在是……不忍直视，比如最早在Coursera开授公开课的Andrew Ng（当然他现在是小老板了）。幸好Martin大爷的英文口音不是很...
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2014-05-08 05:58:43
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405
最近学习了coursera上面Andrew NG的Machine
learning课程，课程地址为：https://www.coursera.org/course/ml
在Introduction部分NG较为系统的概括了Machine learning的一些基本概念，也让我接触了一些新的名词，这些....
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2014-04-30 01:31:20
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529
coursera上面Andrew NG的Machine
learning课程地址为：https://www.coursera.org/course/ml我曾经使用Logistic
Regression方法进行ctr的预测工作，因为当时主要使用的是成型的工具，对该算法本身并没有什么比较深入的认识，不过...
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2014-04-30 00:30:46
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698
Andrew NG的Machine
learning课程地址为：https://www.coursera.org/course/ml在Linear
Regression部分出现了一些新的名词，这些名词在后续课程中会频繁出现：Cost FunctionLinear RegressionGradient...
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2014-04-29 20:11:10
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616
AdviceforapplyingmachinelearningDeciding what
to try next
现在我们已学习了线性回归、逻辑回归、神经网络等机器学习算法，接下来我们要做的是高效地利用这些算法去解决实际问题，尽量不要把时间浪费在没有多大意义的尝试上，Advice
for appl...
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移动开发 时间：
2014-04-29 12:11:47
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756
