教师评语： it was a pleasure to talk to you today. You did a great job in our lesson today, especially with your conversation skills. Focus on your use of the verb tenses, it is an area in which you could improve.Andy. 清楚度 87 强项: Today your pronunciation
核函数 对于线性不可分的情况，可以借助核函数构造非线性分类器. 先选定部分标记点(landmarks) 对于一个样本\(x\)，设\(f\)度量样本与标记点的相似度： \[f_1={\mathbf {similarity}}(x,l^{(1)})=\exp(-\frac{\parallel x-l^{(1)}\parallel^2}{2\sigma^2})\\ f_2={\mathbf {similarit
Source: Coursera Machine Learning provided by Stanford University Andrew Ng - Machine Learning | Coursera Introduction definition: A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if
给你一个有 \(n\) 个点的树。当每一个点的度不超过 \(4\) 时这棵树是合法的。现在让你再添加一个点，在树仍然合法的情况下，一共有多少种树。 当两棵树同构时视作同一种。 保证输入的树是合法的。 \(n \le 10^5\) 换根 DP 动态规划 树哈希 学习 xzz 的树哈希做法。 考
week1 week1 Table of Contents 1. week 1 1.1. intro 1.1.1. what is ML? 1.1.2. supervised learning 1.1.3. unsupervised learning 1.1.4. test 1 1.2. Linear Regression with One Variable 1.2.1. model representation 1.2.2. cost function–J(θ) 1.2.
先按x从小到大，如果x相同，则y从小到大的顺序排序 已知x最小、y最小、x最大、y最大的点肯定为凸包上的点，为什么，可以仔细想想 因此，排序后的第一个肯定为凸包上的点 分两部分求 先求凸包的下半部分，再求上半部分 根据规则排序后，凸包下半部分的顶点，在数组中肯定是逆时针的顺序 先选数组中
Lecture 7 Regularization 正则化 7.1 过拟合问题 The Problem of Overfitting7.2 代价函数 Cost Function7.3 正则化线性回归 Regularized Linear Regression7.4 正则化的逻辑回归模型 Regularized Logistic Regression相关术语 7.1 过拟合问题 The Problem of Overfit
本文系列内容是吴恩达老师的机器学习公开课的文本对应。 分为13周。 第一周对应 B站的1-3节。 官方的Transcript也有很多的错误，语法不通，意思不通。所以我根据视频做了修正。修订工作很困难。 如果大家发现什么错误，下面评论区可以指出来。我去改。 另外，此系列博客可以当做英文参考
本节主要内容 《深度学习公开课》第三部分 “结构化机器学习项目”主要是从数据和误差分析两个角度描述如何提升机器学习项目的准确率，然后讲述迁移学习和端到端的学习这两个常用方法的概念。 整体思路为将机器学习算法应用到一个具体任务中时，可以尝试如下步骤： 定义数据集和度
文章目录 1. K-均值算法2. 优化目标3. 随机初始化4. 选择聚类数 1. K-均值算法 K-均值是最普及的聚类算法，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。 K-均值是一个迭代算法，假设想要将数据聚类成n个组，其方法为: 首先选择
Coursera课程地址 因为Coursera的课程还有考试和论坛，后续的笔记是基于Coursera https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome 课程总结 机器学习 Machine Learning- 吴恩达Andrew Ng 第1~5课总结机器学习 Machine Learning- 吴恩达Andrew Ng 第6~10课总
Coursera课程地址 因为Coursera的课程还有考试和论坛，后续的笔记是基于Coursera https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome Clustering ML：聚类 1. 无监督学习：简介 Unsupervised learning introduction 无监督学习与监督学习形成对比，因为它使用未标记的训
这篇文章主要介绍了使用脚本实现自动清除指定文件夹下丢失链接文件的符号链接,本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下 脚本可清除，指定文件夹下，对视链接文件的符号链接。 在使用Linux时，常常会为自己许多文件或者程序建立符号链接，这样就不用每次都到对
（部分不全） 第一题 Logarithmic transformation and regression: consider the following regression: log(weight) = −3.5+2.0 log(height) + error with errors that have standard deviation 0.25. Weights are in pounds and heights are in inches. (a) Fill in the blan
在英孚教育的云迁移之路中，许多值得借鉴的架构设计经验和部署战略的发展理念可以作为典型案例用来分析。因而，InfoQ 也借此机会对英孚青少儿 CTO Andrew Tsui 进行了专访，与他探讨应用、数据迁移上云以及在 Serverless 架构实践中的相关思考。从传统的纸质时代，到个人电脑及互联网桌
企业安全与数据分析 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/cyber-security-data-science 郑瀚Andrew.Hann - 博客园 https://www.cnblogs.com/LittleHann/ 郑瀚Andrew_Hann的微博_微博 https://weibo.com/5197078982/profile?s=6cm7D0&is_all=1
神经网络与深度学习 文章目录 神经网络与深度学习ReLu function(rectified linear unit)sigma函数（取值0~1)一个基本的神经网络一个典型的应用深度学习在监督学习下的主要应用（CNN RNN(适用于一维度序列数据(例如时间序列)) SNN CUSTOM/HYBRID NN）SNN CNN RNN的表示图监督学习
Go性能优化 CPU profile:报告程序CPU使用情况，按照一定频率去采集应用程序CPU和寄存器上面的数据Memory Profile (Heap Profile):报告内存使用情况Block Profiling:报告goroutines不在运行状况情况下，可以用来分析和查找死锁等性能瓶颈Goroutine Profiling:报告goroutine的使用
https://zhuanlan.zhihu.com/p/280750898 吴恩达（英文名：Andrew Ng），是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系教授，人工智能实验室主任，人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一，也是在线教育平台Coursera的联合创始人（with Daphne Koller），曾担任百度公司首席科学家，负责百度研究院的领
文章目录 一.预备知识二.Andrew 算法三.模板 一.预备知识 1.向量 向量是一类既有大小又有方向的量，如加速度，速度，位移等等 向量的编程表示： typedef struct{ double x; double y; }Vector; 注：平面中的点也是用一对x，y来表示的，和向量是一样的，所以常常如下操作： typedef s
操作符与相关主题 操作符 赋值 变量赋值，初始化或者修改变量的值 = 通用赋值操作符，可用于算术和字符串赋值。 var=12 car=bmw # 在=号后面不能出现空白字符的 不要混淆=赋值操作符与=测试操作符 # = 在这里是测试操作符 if [ "$string1" = "$string2" ] # if [ "X$string1"
Octave Tutorial Basic operations 基本操作 基本操作 基本运算：+、-、*、/、^(指数) 逻辑运算：==、~=、&&、||、xor(a, b)，0为False、1为True 注释：%注释内容 等待命令样式可使用PS1命令更改：PS1('>>') 变量 赋值：变量名 = 内容（数字、字符串、布尔值…） 在赋值语句后加上;语句执行
作者：Mohamed Ali Habib 编译：ronghuaiyang 导读 干货挺多的，非常有用。 介绍 既然你已经在阅读这篇文章了，那么你可能已经知道该领域的先驱之一Andrew Ng是谁，并且你可能对会对他关于如何建立机器学习职业生涯的建议感兴趣。 本博客总结了斯坦福大学CS230深度学习课程在YouTube上
一：逻辑回归（Logistic Regression） 背景：假设你是一所大学招生办的领导，你依据学生的成绩，给与他入学的资格。现在有这样一组以前的数据集ex2data1.txt，第一列表示第一次测验的分数，第二列表示第二次测验的分数，第三列1表示允许入学，0表示不允许入学。现在依据这些数据集，设计出一个模型，
凸包的概念 首先，引入凸包的概念： 大概长这个样子： 那么，给定一些散点，如何快速地求出凸包呢（用在凸包上的点来表示凸包） Andrew算法流程和思想 常见的求凸包的算法有$Graham$和$Andrew$，$Andrew$是$Graham$扫描算法的变种，和$Graham$相比，$Andrew$更快，且更稳定，所以主
