Application example:Photo OCR Problem description and pipeline 图像文字识别应用所作的事是，从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多。 为了完成这样的工作，需要采取如下步骤： 1. 文字侦测（Text detec ...
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2018-02-10 14:06:51
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Large Scale Machine Learning 选B 选CD 选CD 选AC 不确定 ...
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2018-02-10 14:00:47
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Application: Photo OCR 选B 选D 选AC 选A 选AB ...
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2018-02-10 13:58:39
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estimateGaussian.m selectThreshold.m cofiCostFunc.m ...
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2018-02-10 13:08:34
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1.打开网址https://www.coursera.org 注册，然后搜索想要学习的课程，不需要证书则免费 2.若视频一直缓冲或显示黑屏则需要修改C:\Windows\System32\drivers\etc\host文件,添加如下一行： 52.84.246.72 d3c33hcgiwev3.cl ...
Large scale machine learning Learning with large datasets 如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有 100 万条记录的训练集？ 以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的 ...
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2018-02-10 13:06:53
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Anomaly detection(异常检测) Problem motivation 给定数据集，先假设它们都是正常的，如果有一新的数据，想知道是不是异常，即这个测试数据不属于该组数据的几率如何。 在上图中，在蓝色圈内的数据属于该组数据的可能性较高，而越是偏远的数据，其属于该组数据的可能性就越低。 ...
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2018-02-10 13:01:10
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week9 || Anomaly Detection 找出异常数据，选CD 需要减小，选B 选C 选CD 选A Week9 || Recommender Systems 选AD 选BD 选A 选AC 选AB ...
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2018-02-10 12:54:09
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Support Vector Machines（支持向量机） Optimization objective 与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称 SVM。在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。 这是逻辑回归里的，右边是S型激励函数，我们用z表示θTx 但y = 1 和 ...
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2018-02-10 00:05:44
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Support Vector Machines 欠拟合，增大C，减小δ2，所以选C 选D 安全因子，选BC 欠拟合问题，选AB C，减少训练数据更会欠拟合 D，逻辑回归是凸函数，不存在局部最小 选CD A错误 B应该训练K个 ...
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2018-02-09 23:58:14
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