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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2014-07-22 23:16:53
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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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2014-07-22 23:15:13
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听着the
mass，大气磅礴，心潮澎湃，不由得想写点什么。很长时间没有写写了，十分必要自己看看自己，变帅了还是变丑了。春天的北京，飘扬着柳絮，呼吸困难，心跳加速。还是先说正事。一、这几个月干了什么最主要的是完成了coursera上的几门课程：machine
learning, 机器学习基石, da...
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2014-07-22 23:08:32
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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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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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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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一 课程基本信息 本课程是由Prof.Daphne Koller主讲，同时得到了Prof.
Kevin Murphy的支持，在coursera上公开传播。在本课程中，你将学习到PGM（Probabilistic Graphical
Models）表示的基本理论，以及如何利用人类自身的知识和机器学习技...
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2014-04-29 09:23:46
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发现自己不写总结真是件很恶劣的事情，好多学的东西没有自己总结都忘记了。所以决定从今天开始，学东西的时候一定跟上总结。我写的东西大多数是自己通俗的总结，不太喜欢写严格的定义或者证明，写了也记不住，欢迎指正。1.
High Bias vs. High Variance High Bias:通常是因为模....
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2014-04-28 12:59:34
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