李宏毅机器学习课程笔记

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning

视频链接（bilibili）：李宏毅机器学习(2017)另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上：李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes)所以，接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的
leogoforit·2022-06-18 07:47

李宏毅机器学习课程笔记

李宏毅机器学习课程笔记，持续更新~1.ConvolutionalNeuralNetwork2.RecurrentNeuralNetwork3.GraphNeuralNetwork4.GenerativeAdversarialNetwork5
哎呦茶叶蛋·2022-06-18 07:16

李宏毅机器学习笔记1--线性回归

课程第一部分讲的是关于线性回归和梯度下降的基本知识，虽然这部分比较容易理解，但还是有不少需要注意的点。模型创建在课程开始的时候老师便提到模型创建的流程：ModelGoodnessofFucntionBestFunctionModel这里模型选择比较简单，选择的是线性模型：y=b+∑wixiy=b+\sumw_ix_iy=b+∑wixi其中xix_ixi代表某一input，而wiw_iwi代表相应的
Zach要努力·2022-06-18 07:14

李宏毅机器学习GAN的笔记

笔记仅供参考，加入了很多自己的理解Generatorz和x以一定的方式作用，不一定是直接相加相当于这个network是一个两输入（x和noise）的网络，这种network称作一个generator让输出是有概率的，即加入一个randomdistribution让输出变成一个distribution这样的话就是说要让这个network有一定的创造力，因为输出的值是不一定的GAN先不看x从z里面sa
XiaoQiXiaoWei_J·2022-06-18 07:43

李宏毅老师《机器学习》课程笔记-6 GAN

注：本文是我学习李宏毅老师《机器学习》课程2021/2022的笔记（课程网站），文中图片均来自课程PPT。欢迎交流和多多指教，谢谢！6UnsupervisedLearning:GAN1.IntroductionofGenerativeModels本节课将介绍DeepNeuralNetwork作为Generator的应用。前面的课程中，Network的输入输出是固定的数据。Network作为Gene
宁萌Julie·2022-06-18 07:36

【课程笔记】CS224N斯坦福自然语言处理

【更新中】CS224N斯坦福自然语言处理LectureonePlanoflectureoneDistributedrepresentationofwordvectorLectureTwoMoredetailofword-embeddingTricksGloveSymbolDefinitionLectureThreeBinarywordwindowclassificationLectureFour附
Haor.L·2022-06-17 07:36

【CS224n】1斯坦福大学深度学习自然语言处理课程笔记

NaturalLanguageProcessingwithDeepLearning课程笔记1一、课程简介二、IntroductionandWordVectors1.Thecourse我们希望教什么？
Yang SiCheng·2022-06-17 07:49

机器学习之线性回归及梯度下降

备注：本文是整理了很多博客和Ng课程笔记以及自己的理解写的关于线性回归以及梯度下降算法的框架，力求简洁明了。
信号挖掘机·2022-06-13 07:24

吴恩达 - 机器学习课程笔记（持续更新）

一、机器学习1.1机器学习定义计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高eg：跳棋程序E：程序自身下的上万盘棋局T：下跳棋P：与新对手下跳棋时赢的概率1.2监督学习1.2.1监督学习定义给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的是给出更多的正确答案1.2.2例1：预测房价（回归问题）回归问题目的：预测连续的数值输出1.用直线拟合2.用二次函
做一只猫·2022-06-12 15:10

【图神经网络】——“斯坦福CS224W”课程笔记（一）

本文是我在学习斯坦福大学2019年秋季课程“图机器学习”（图神经网络）时所记录的笔记。课程资源如下列出，其中slides都可在官网找到；另斯坦福CS224w课程的学生记录了部分笔记在github上开源，可以作为学习参考。官网：http://snap.stanford.edu/class/cs224w-2019/课程视频：http://snap.stanford.edu/class/cs224w-v
唯与痴想·2022-06-09 07:27

SpringBoot基础知识

SpringBoot基础知识SpringBoot课程笔记前言很荣幸有机会能以这样的形式和互联网上的各位小伙伴一起学习交流技术课程，这次给大家带来的是Spring家族中比较重要的一门技术课程——SpringBoot
达少Rising·2022-06-08 22:40

SpringBoot运维实用篇

SpringBoot运维实用篇SpringBoot课程笔记基础篇发布以后，看到了很多小伙伴在网上的留言，也帮助超过100位小伙伴解决了一些遇到的问题，并且已经发现了部分问题具有典型性，预计将有些问题在后面篇章的合适位置添加到本套课程中
达少Rising·2022-06-08 22:52

李宏毅深度学习课程笔记总结

**一、DifferenttypesofFunctions**我们将机器学习进行许多的分类，其中分为以下几种classification：分类问题即要机器做选择题regression：回归问题即找到一个函数function，通过输入特征x，输出一个数值Scalar举例说明：股市预测（Stockmarketforecast）输入：过去10年股票的变动、新闻咨询、公司并购咨询等输出：预测股市明天的平均
weixin_43149509·2022-06-07 07:43

李宏毅机器学习2016 第十一讲 半监督学习

视频链接：李宏毅机器学习(2016)(11)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩课程资源：Hung-yiLee课程相关PPT已经打包命名好了：链接：https://pan.baidu.com
Joe-Peng_hitsz·2022-06-07 07:37

李宏毅机器学习总结

人工智能与机器学习与深度学习之间的关系机器学习的三类任务第一类是无监督学习，指的是从信息出发自动寻找规律，并将其分成各种类别，有时也称"聚类问题"。第二类是监督学习，监督学习指的是给历史一个标签，运用模型预测结果。如有一个水果，我们根据水果的形状和颜色去判断到底是香蕉还是苹果，这就是一个监督学习的例子。最后一类为强化学习，是指可以用来支持人们去做决策和规划的一个学习方式，它是对人的一些动作、行为产
梦码城·2022-06-07 07:36

AIstudio——李宏毅机器学习课程记录（一、机器学习介绍）

什么是机器学习？人工智慧（目标）：简单的定义，就是让机器拥有学习的能力。而其中的机器学习，就是实现人工智慧的手段；深度学习，则是机器学习的其中一种方法。对于一款智能产品（比如聊天机器人），假设采用传统的特征定义的方法去创建，其设计结构可能是这样：if(Humansay"PleaseurnontheMusic"):turnOntheMusic();这样设计的弊端是显而易见的：语言表达的复杂性，使得设
假面骑士Quit·2022-06-07 07:33

李宏毅机器学习课程梳理【七】：深度神经网络优化方法与卷积神经网络

文章目录摘要1优化在TrainingSet上无法得到理想结果的问题1.1ReLU1.2Maxout1.3RMSProp1.4Momentum1.5Adam2优化在TrainingSet上结果好却在TestingSet上结果差的问题2.1EarlyStopping2.2Regularization2.3Dropout3ConvolutionalNeuralNetwork3.1何为CNN3.2CNN架
-Emmie·2022-06-07 07:33

李宏毅机器学习Task06

写在正文前：卷积神经网络早有耳闻，但是本次的任务我觉得是我到现在为止最难理解的，这3天的时间我觉得仅仅能够看个皮毛，很多内部的东西都没搞懂。卷积神经网络图像识别中的卷积神经网络图像识别问题：输入一张图片，将这张图片表示成里面的像素，也就是很长很长的向量，然后输出这种图片的类型。根据神经网络的特性，我们期待说每一层都在做一种分类，比如说第一层的神经元完成最简单的分类工作，比如有没有颜色，有没有黄色，
天气冷冷的_ncepu·2022-06-07 07:31

李宏毅机器学习笔记：机器学习介绍

前言本文记录了关于机器学习的基本介绍，机器学习的一个基本的框架以及机器学习的相关技术，并且本文是基于台湾李宏毅机器学习课程的基础上所做的笔记。
YuriFan·2022-06-07 07:01

李宏毅机器学习（一）基本概念介绍

学习内容这是第二次看机器学习的内容，所以这里主要记录的是让我印象深刻的知识点；但是有两个问题：deep？为什么不是越深越好？fat？为什么要套娃，我们只需要将多个sigmoid并排不就好了吗？因为我需要的就是y=constant+sum（蓝线）深度学习的类别输入可以是当前的特征；各种条件；回归：函数输出一个标量；分类：给出一堆类别，函数需要根据某个物体的所有特征输出它属于的一个标签；比如垃圾邮件；
追赶早晨·2022-06-07 07:58

2021李宏毅机器学习笔记--11 explainable ML

2021李宏毅机器学习笔记--11explainableML摘要一、局部可解释性1.1基本思想1.2移除组成要素1.3改变组成要素1.4局限性1.5实例（pokemonvsdigimon）二、全局可解释性
guoxinxin0605·2022-06-07 07:21

李宏毅机器学习笔记4 -- DNN训练

李宏毅课程中关于Tipsofdeeplearning这部分讲的知识点比较多而且很细节。其中的dropout、ReLU等等很早就使用了，但是其中的细节却一直没有注意，这里总结一下课程中的知识，趁机巩固一下基础。开篇作者主要介绍了五部分，针对的是训练集表现不好即以测试集（验证集）表现不好（过拟合）两个问题。训练集表现不好当模型在训练集表现不好时，有可能是模型复杂度不够，但是在DeepLearning中
Zach要努力·2022-06-07 07:16

李宏毅机器学习课程总结(1)

回归(Regression)回归是一种数学模型，主要用于分析因变量与自变量之间的函数关系，如果因变量和自变量之间的关系是线性关系，那么该回归就是线性回归。在机器学习领域，回归的主要功能是预测，即通过使用在已知的数据集上训练并总结出来的因变量与自变量之间的函数规律，对未知的或没有统计到的数据进行预测推断。主要应用场景在：股市预测、自动驾驶和推荐系统等。在课程中李宏毅老师用预测宝可梦进化后的CP值进行
雨中烟花00·2022-06-07 07:12

动手学bert课程笔记

模仿每个py文件下的定义的方法以及类，定义的顺序，分成多个py文件的一些其他的代码思想。比如，main.py中干了什么事情，Dataset部分干了什么事，如何做的，为什么要这么做？每个方法和类传入的是什么，传出的是什么？1.本节代码最大的收获就是动态调用模型，也就是把每个模型的公共数据放到一个py文件，我们直接调用py文件即可，以及2.true=labels.data.cpu()predit=to
行走的五花肉·2022-06-06 07:55

SwiftUI 2.0 课程笔记 Chapter 3

https://www.bilibili.com/video/BV1q64y1d7x5?p=3文章目录MVVM架构Swift的类型系统struct与class泛型Generics函数FunctionMVVM实例ModelViewModelMVVM架构MVVM全称Model-View-ViewModel是一种设计范式（designparadigm），清楚的说明了组件的组织形式以及交互形式。MVVM包
阿腾木·2022-06-06 07:14

SwiftUI 2.0 课程笔记 Chapter 2

https://www.bilibili.com/video/BV1q64y1d7x5?p=2文章目录同时预览明亮和暗黑模式自定义View添加点击事件循环创建组件添加按钮Button补充组件同时预览明亮和暗黑模式PreviewProvider中定义的组件，可以在预览框实时预览。structContentView_Previews:PreviewProvider{staticvarpreviews:
阿腾木·2022-06-06 07:13

李宏毅老师《机器学习》课程笔记-4.1 Self-attention

注：本文是我学习李宏毅老师《机器学习》课程2021/2022的笔记（课程网站），文中图片均来自课程PPT。欢迎交流和多多指教，谢谢！Lecture4-Sequenceasinput前一节课介绍了DeepLearning在图像处理的应用，本节课将会介绍DeepLearning在自然语言处理(NLP)的应用。我们先来回顾一下，前面分析的Model(DeepNeuralNetwork)输入的每个samp
宁萌Julie·2022-06-06 07:06

李宏毅老师《机器学习》课程笔记-5 Transformer

注：本文是我学习李宏毅老师《机器学习》课程2021/2022的笔记（课程网站），文中图片除一张来自transformer论文，其余均来自课程PPT。欢迎交流和多多指教，谢谢！Lecture5-Seq2seq:transformer本节课的基础知识是Self-attention，欢迎阅读上节课的笔记：Self-attention。Seq2seq应用1.语音和自然语言处理Seq2seq模型应用广泛，尤
宁萌Julie·2022-06-06 07:36

Coursera自动驾驶课程第1讲：Welcome to the self-driving cars specialization

本专栏为Coursera自动驾驶课程笔记，B站上也有配套课程视频，对自动驾驶技术感兴趣的朋友可以看看。
自动驾驶小学生·2022-06-06 07:36

2020李宏毅机器学习笔记——25. GAN（生成对抗网络）

GenerativeAdversarialNetwork(生成对抗网络)文章目录摘要0引言1.BasicIdeaofGAN（GAN的基本思想）1.1Generation（生成）1.2Discriminator（判别器）1.3生成器和判别器的关系1.4Algorithm2.GANasstructuredlearning2.1什么是StructuredLearning？2.2WhyStructured
HSR CatcousCherishes·2022-06-05 08:12

NLP[4] - [2019年CS224N课程笔记 系列]

资源链接：https://www.bilibili.com/video/BV1r4411这篇博客的内容是针对：2019年CS224N课程写这篇博客的目的是整理知识点笔记，整理每一章节的NLP知识点，也是站在前人的肩膀上去归纳一下。自己在学习这门课的时候也做了相关的笔记，由于大多数比较多比较杂，来自知乎，外网，于是需要我整理一下，大家一起学习~主要参考的博客：【1】bitJoy的课堂笔记这位博主有很
Stormzudi·2022-06-04 07:56

李宏毅机器学习 HW1批注版

Homework1:COVID-19casespredictionby熠熠发光的白来源网址：https://colab.research.google.com/github/ga642381/ML2021-Spring/blob/main/HW01/HW01.ipynbDataparttr_path='covid.train.csv'#pathtotrainingdatatt_path='covi
熠熠发光的白·2022-06-03 07:05

李宏毅机器学习-HomeWork_01

Homework_01主要涉及的用DeepNeuralNetworks（DNN）处理线性回归问题，更新参数的方法是梯度下降法。是对COVID-19的结果预测，以下附上GoogleColab代码链接。https://colab.research.google.com/drive/1FzqsOU6NIydOz09FMshp9dDJ14gFJTtC#scrollTo=GrEbUxazQAAZhttps:
Oxygen H2O·2022-06-03 07:18

C语言指针进阶课程,C语言进阶课程笔记之指针

指针指针就是保存地址的变量，想一下，无论什么类型的指针，因为地址的所占用的空间是一样的，所以指针所占用的字节应该是一样的。后面不妨给出验证。我们常用的写法无外乎向下面这样inti;int*p=&i;int*p,q;int*p,q;指针变量普通变量的值是实际的值指针变量的值是具有实际值的变量的地址Paste_Image.png我们这里不妨就验证一下指针所占的空间到底是不是一样的。#includein
QQ徐·2022-06-01 20:30

课程笔记-三维点云处理07——3D Feature Detection

课程笔记-三维点云处理07——3DFeatureDetection本系列笔记是对深蓝学院所开设的课程：《三维点云处理》的笔记课程每周更新，我也会努力将每周的知识点进行总结，并且整理成笔记发上来，欢迎各位多多交流
Jason_____Wang·2022-06-01 13:35

深度学习中的优化算法串讲

如果尚未了解，可以查看我另外的文章《李宏毅机器学习2021》，《Python神经网络编程》。
微笑小星·2022-05-31 07:58

【一起入门NLP】中科院自然语言处理第3课-前馈神经网络DNN（反向传播+梯度下降）

专栏介绍：本栏目为“2021秋季中国科学院大学胡玥老师的自然语言处理”课程记录，不仅仅是课程笔记噢～如果感兴趣的话，就和我一起入门NLP吧目录人工神经元模型激活函数前馈神经网络DNN结构反向传播算法（BackPropagation
vector<>·2022-05-31 07:53

李宏毅机器学习作业二

前言第二个作业是年收入判断，任务是做一个线性二元分类器，根据人们的个人资料来判断其年收入是否高于50000美元。这里用了逻辑回归和概率生成模型两种方法。数据集有X_train,Y_train,X_test三个文件。这三个文件是老师事先帮我们将数据整理成csv格式并且全都是数字的数据。X_train、X_test：每一行包含一个510-dim的特征，代表一个样本。Y_train:label=0表示"
qq_37195826·2022-05-30 09:18

李宏毅机器学习作业2——Classification

作业要求作业要求：根据收集来的资料，判断每个人其年收入是否高于50000美元，用Logisticregression和Generativemodel两种方法来实现用到的数据点击下载,确保有六个文件。点击没反应的，请在新标签页打开链接也可以看这里：Homework2-ClassificationLogisticregression现在开始跟着我一步步copy~~开始之前导入需要用到的库：numpy:
迷雾总会解·2022-05-30 09:18

李宏毅机器学习特训营机器学习作业2-年收入判断

目录项目描述数据集介绍项目要求logisticregression对数据进行标准化z-scorenormalization的想法Porbabilisticgenerativemodel总结可以学习课程内容李宏毅机器学习特训营项目描述二元分类是机器学习中最基础的问题之一
bianhuaHYQ·2022-05-30 09:17

李宏毅老师《机器学习》课程笔记-4.2 Batch Normalizaiton

注：本文是我学习李宏毅老师《机器学习》课程2021/2022的笔记（课程网站），文中图片均来自课程PPT。欢迎交流和多多指教，谢谢！Lecture4.2trainingtip:BatchNormalizaiton本节课介绍一个DeepNeuralNetwork的trainingtip，在训练CNN时就会用到。我们先回顾一下，遇到下图左所示情况，两个参数的loss曲线大不相同，一个陡峭，一个平缓。这
宁萌Julie·2022-05-28 07:23

架构设计 11-可扩展架构之微内核架构

导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第十一部分。主要介绍了如何面向功能拆分架构，首先介绍了微内核架构的基本架构设计，以及几种常见架构的实现与特点。
·2022-05-26 21:25

【一起入门NLP】中科院自然语言处理第5课-循环神经网络RNN（BPTT+LSTM+GRU）

专栏介绍：本栏目为“2021秋季中国科学院大学胡玥老师的自然语言处理”课程记录，不仅仅是课程笔记噢～如果感兴趣的话，就和我一起入门NLP吧目录RNN概述RNN结构RNN训练BP&BPTT梯度消失/梯度爆炸
vector<>·2022-05-25 07:06

机器学习（吴恩达）第五周-课程笔记&课后作业&编程作业

NeuralNetworks:Learning课程内容文章参考：CodingRae链接：链接*****最好配合着ppt看***代价函数和反向传播L：这个神经网络结构的总层数sl：第L层的单元的数量，神经元的数量中间隐藏层神经元的每层数量是相同的两种分类：二元分类及多元分类二元：y=0或1----一个输出单元多元分类：k个输出单元代价函数注意：∑m∑K简单地将输出层中每个单元计算的逻辑回归成本相加反
冲冲冲222·2022-05-25 07:30

模式识别与机器学习课程笔记——决策树和贝叶斯估计

文章目录前言1eagerlearner1.1DesicionTrees1.1.1第一个决策树：ID3算法1.1.1.2熵1.1.1.3ID3实现举例1.1.1.4剪枝问题1.1.2决策树的特点1.1.3其他决策树算法1.1.4决策树特点1.2Bayesian1.2.1朴素贝叶斯1.2.2朴素贝叶斯举例NaïveBayesClassifier(NB)1.2.3朴素贝叶斯举例BayesianDecis
菜且凶残_2017·2022-05-23 07:34

AIQ - deeplearning.ai 全套吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源在线阅读

http://www.6aiq.com/deeplearning_ai/html/SUMMARY.html深度学习笔记目录第一门课神经网络和深度学习(NeuralNetworksandDeepLearning)第一周：深度学习引言(IntroductiontoDeepLearning)1.1欢迎(Welcome)1.2什么是神经网络？(WhatisaNeuralNetwork)1.3神经网络的监督
研发之道·2022-05-21 07:48

李宏毅机器学习笔记：卷积神经网络

李宏毅机器学习笔记—卷积神经网络这个笔记是Datawhale基于李宏毅老师的机器学习课程而整理的，侵删。
黄波波19·2022-05-20 07:05

李宏毅机器学习笔记L3 卷积神经网络

L3卷积神经网络by熠熠发光的白CNN架构介绍将图片每一个类别都表示成one-hot，例如猫的话对应猫的dimension是1，其余都是0，主要种类长度也就对应了dimension的长度。在模型输出后经过softmax得到的y’要和y^\hatyy^相同一张图片是三维的tensor（宽，高，channel（RGB）），将三维的Tensor拉直，也就能作为network的输入例如对于100×100×
熠熠发光的白·2022-05-20 07:35

李沐《动手学深度学习》课程笔记：08 线性回归 + 基础优化算法

目录08线性回归+基础优化算法1.线性回归2.基础优化算法3.线性回归的从零开始实现4.线性回归的简洁实现08线性回归+基础优化算法1.线性回归2.基础优化算法3.线性回归的从零开始实现importrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2limportosos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"#根据带有噪声的线性模型
feiwen110·2022-05-20 07:03

李宏毅机器学习笔记06-卷积神经网络

为什么用CNN我们都知道CNN常常被用在影像处理上，如果你今天用CNN来做影像处理，当然也可以用一般的neuralnetwork来做影像处理，不一定要用CNN。比如说你想要做影像的分类，那么你就是training一个neuralnetwork,input一张图片，那么你就把这张图片表示成里面的pixel，也就是很长很长的vector。output就是(假如你有1000个类别，output就是100
hifuture_·2022-05-20 07:00
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