AndrewNG

二、安装octave绘制3D函数图像

octave是类似于matlab的软件，matlab的缺点是贵，octave作为免费的开源项目，能够绘制三维图形，是用来做大数据统计分析的绝佳工具，也是AndrewNG在机器学习课程中强烈推荐的工具请尊重原创
jiangjingxuan·2020-07-11 09:33

[机器学习实验1]Linear Regression

具体的理论要去看AndrewNg大神的机器学习课程http://cs229.stanford.edu问题如下：对提供的数据进行线性回归并分析几个问题。
Gy_Hui-HUST·2020-07-11 07:20

Coursera | Andrew Ng (01-week-1-1.5&1.6)—About this Course & Course Resources

在学习了AndrewNg课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。
ZJ_Improve·2020-07-10 23:03

AI学习笔记：特征工程

一、概述AndrewNg：Comingupwithfeaturesisdifficult,time-consuming,requiresexpertknowledge.
「已注销」·2020-07-10 22:47

PCA 降维算法详解 以及代码示例

本文的所有总结参考了AndrewNg的PCA教程，有
watkins·2020-07-10 19:41

[coursera 机器学习课程] Machine Learning by Andrew Ng

coursera机器学习课程（AndrewNg）课程主页：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/百度网盘下载|密码：y6id（含讲义ppt，pdf
zhwhong·2020-07-10 13:09

吴恩达 机器学习课程 coursera 第四次编程作业（Neural Network Back Propagation） python实现

作业文件和训练集数据下载地址：https://github.com/toanoyx/MachineLearning-AndrewNg-coursera-python/tree/master/ex4%20NN
-TOXNO-·2020-07-09 23:59

从零单排入门机器学习：线性回归（linear regression）实践篇

线性回归（linearregression）实践篇之前一段时间在coursera看了Andrewng的机器学习的课程，感觉还不错，算是入门了。
lingerlanlan·2020-07-09 19:18

Machine Learning - Linear Regression with Multiple Variables

Thisseriesofarticlesarethestudynotesof"MachineLearning",byProf.AndrewNg.,StanfordUniversity.Thisarticleisthenotesofweek2
iracer·2020-07-09 17:58

Regularization - Regularized linear regression

摘要:本文是吴恩达(AndrewNg)老师《机器学习》课程，第八章《正则化》中第57课时《正则化线性回归》的视频原文字幕。
王彩旗 edwardwangcq.com·2020-07-09 15:34

Coursera | Andrew Ng (01-week-1-1.2)—What is a Neural Network?

在学习了AndrewNg课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。
ZJ_Improve·2020-07-09 12:45

UFLDL Tutorial系列关于Autoencoder的理解

关于Autoencoder的讲解参考Andrewng的UFLDLTutorial下面两章即可http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Autoencoders_and_Sparsityhttp
Zhangdawei1993·2020-07-09 05:05

机器学习入门系列（1）--机器学习能解决什么问题

本文大约5900字，阅读需要大约15分钟最近打算系统学习和整理机器学习方面的知识，会将之前看的AndrewNg在course课程笔记以及最近看的书籍《hands-on-ml-with-sklearn-and-tf
材才才·2020-07-08 22:50

时代大机会 —— 机器学习的崛起

——AndrewNg19世纪初，蒸汽机的发明让最初一批懂得使用蒸汽动力的人有无限的可能性；20世纪初，电的发明让最初一批懂得使用电的人有无限的可能性；1980年代，改革开放让最初一批懂得利用市
刘头人·2020-07-08 18:25

K-means聚类算法

看了AndrewNg的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。
weixin_33912638·2020-07-08 16:56

UFLDL 教程学习笔记（一）神经网络

UFLDL（UnsupervisedFeatureLearningandDeepLearning）Tutorial是由Stanford大学的AndrewNg教授及其团队编写的一套教程，内容深入浅出，有很强的实用性
weixin_30887919·2020-07-08 15:58

Deep Learning 学习随记（八）CNN（Convolutional neural network）理解

前面AndrewNg的讲义基本看完了。Andrew讲的真是通俗易懂，只是不过瘾啊，讲的太少了。趁着看完那章convolutionandpooling，自己又去翻了翻CNN的相关东西。
weixin_30729609·2020-07-08 14:39

Logistic Regression(逻辑回归)（二）—深入理解

（整理自AndrewNG的课件，转载请注明。
weixin_30570101·2020-07-08 14:43

[机器学习] UFLDL笔记 - 反向传播算法（Backpropagation）

前言[机器学习]UFLDL笔记系列是以我学习UFLDLTutorial（AndrewNg老师主讲）时的笔记资料加以整理推出的。内容以无监督特征学习和深度学习为主，同时也参考了大量网上的相关资料。
WangBo_NLPR·2020-07-08 12:59

[机器学习] UFLDL笔记 - PCA and Whitening

前言[机器学习]UFLDL笔记系列是以我学习UFLDLTutorial（AndrewNg老师主讲）时的笔记资料加以整理推出的。内容以无监督特征学习和深度学习为主，同时也参考了大量网上的相关资料。
WangBo_NLPR·2020-07-08 12:59

《深度学习》学习笔记（一）：稀疏自编码器（Sparse Autoencoder）

在学习《深度学习》时，我主要是通过AndrewNg教授在http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial上提供的UFLDL（UnsupervisedFeatureLearningandDeepLearning
chenynCV·2020-07-08 08:02

《机器学习》学习笔记（二）：神经网络

我在学习时，主要通过AndrewNg教授提供的网络，而且文中多处都有借鉴AndrewNg教授在mooc提供的资料。转载请注明出处：http://b
chenynCV·2020-07-08 08:01

《机器学习》学习笔记（三）：支持向量机（SVM）

这门课真的很精彩，在此再次感谢AndrewNg教授的付出。本篇博客将谈一下我对支持向量机（SVM）的理解，相比于逻辑回归，支持向量机是一种更强大的二类分类模型，并且有着广泛的应用。
chenynCV·2020-07-08 08:01

UFLDL学习笔记6（Linear Decoders with Autoencoders）

在此感觉AndrewNg做的真的是非常认真。下面把我的代码贴出来，方便大家学习调试。所有代码已经过matlab调试通过。
richard2357·2020-07-08 04:30

如何免费旁听Coursera付费课程（申请付费证书，成为全球翻译志愿者）

FreeTrial前言Coursera（类似的还有由MIT主导的Edx,国内清华大学主导的学堂在线等）作为MOOC的首创以及重要推动者，因其众多世界顶尖名校（斯坦福大学主导）和教育机构（比如AndrewNG
Geek笑点低·2020-07-07 22:00

AI大事件丨OpenAI启动Research2.0，AI破译怪异古老手稿

新闻AndrewNg正式启动1.75亿美元AI基金来源：TECHCRUNCH.COM链接：https://techcrunch.com/2018/01/30/andrew
大数据文摘·2020-07-07 20:37

4. 线性代数回顾

课程地址:AndrewNg机器学习课程矩阵和向量矩阵是一个2维数组:上面的矩阵有4行3列，我们称之为4x3矩阵。向量是一个有许多行但只有一列的矩阵:所以向量是矩阵的一个子集。
Pitty·2020-07-07 10:08

Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记（1）-- 深度学习的实用层面

https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/78208851AndrewNg的深度学习专项课程的第一门课《NeuralNetworksandDeepLearning
看不见我呀·2020-07-07 08:14

机器学习公式推导

本篇笔记主要记录及推导AndrewNG的MachineLearning课程中出现的公式。
dabokele·2020-07-07 06:46

[机器学习] UFLDL笔记 - Convolutional Neural Network - 反向传播与梯度计算

ConvolutionalNeuralNetwork）时的笔记，内容涉及CNN的反向传播、梯度计算等，主要解释了反向传播中Conv层（卷积层）和池化层（Pooling层）之间误差的传递过程和数学表达形式，本文参考资料是AndrewNg
WangBo_NLPR·2020-07-06 18:23

[机器学习] UFLDL笔记 - Sparse Coding（稀疏编码）

前言[机器学习]UFLDL笔记系列是以我学习UFLDLTutorial（AndrewNg老师主讲）时的笔记资料加以整理推出的，内容以无监督特征学习和深度学习为主，同时也参考了大量网上的相关资料。
WangBo_NLPR·2020-07-06 18:23

[机器学习] UFLDL笔记 - Autoencoders and Sparsity

前言[机器学习]UFLDL笔记系列是以我学习UFLDLTutorial（AndrewNg老师主讲）时的笔记资料加以整理推出的，内容以无监督特征学习和深度学习为主，同时也参考了大量网上的相关资料。
WangBo_NLPR·2020-07-06 18:23

[机器学习] UFLDL笔记 - Convolutional Neural Network - 全连接、局部连接、卷积与池化

前言本文是我在学习卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）时的笔记，主要参考资料是AndrewNg老师在UFLDLTutorial中的相关章节。
WangBo_NLPR·2020-07-06 18:23

深度学习专栏

4.CSDN专栏Babers作者对AndrewNg机器学习算法课程总结得很好。5
xifengw·2020-07-06 09:49

Octave 基本操作

Octave基本操作Octave基本操作简单的运算矩阵相关操作存储和加载数据操作数据绘制图像循环、判断语句函数退出Octave基本操作学习Andrewng的machinelearning课程，初步接触了
向阳的雪人·2020-07-06 06:20

深度学习笔记4-模型优化算法

「这里记录的是吴恩达AndrewNg在深度学习课程中提到过的优化算法，以及其他受推荐的优化算法。
caoqi95·2020-07-06 04:40

外媒观：这20位领先的技术专家正在推动中国的人工智能革命

但是那些在中国学界和业界推动人工智能创新的关键领导者在西方却没有YannLeCun、GeoffreyHinton、AndrewNg那么大的名气。因此，福布斯研究整理了
智能观·2020-07-04 08:52

机器学习与数据挖掘、计算机视觉方法资料汇总（永久更新）

后文提到的主要资料书籍汇总：NgCS229：斯坦福AndrewNg机器学习课程，网易公开课和coursera上都有视频；UFLDL教程：AndrewNg深度学习教程：http://deeplearning.stanford.edu
slim1017·2020-07-04 02:32

Andrew Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型)

AndrewNg机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型)之前看过一遍，但是总是模模糊糊的感觉，也刚入门，虽然现在也是入门，但是对于一些概念已经有了比较深的认识（相对于最开始学习机器学习的时候
marsggbo·2020-07-02 11:54

Coursera-吴恩达-机器学习-（第1周笔记）Introduction and Linear Regression

此系列为Coursera网站AndrewNg机器学习课程个人学习笔记（仅供参考）课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learningWeek1——IntroductionandLinearRegression
九方先生·2020-07-02 11:13

Coursera-吴恩达-机器学习-（第9周笔记）异常检测和推荐系统

此系列为Coursera网站AndrewNg机器学习课程个人学习笔记（仅供参考）课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learningWeek9——AnomalyDetection
九方先生·2020-07-02 11:13

Machine Learning Yearning 要点笔记

AndrewNg.的新书终于出完了。薄薄一百多页的小册子，翻下来其实是一堆实操经验集合。感觉还是有一定借鉴意义的，按照我自己的理解简单地整理如下，也不展开说了。有过实际经验的肯定心里有数。
asher_lithium·2020-07-02 07:52

coursera Machine learning Andrew NG 笔记（一）

看到不少推荐AndrewNg的机器学习的课程，所以在coursera上注册了开始学。
tachikoman·2020-07-02 07:15

【机器学习笔记1】Logistic回归总结

回归总结作者：洞庭之子微博：洞庭之子-Bing（2013年11月）PDF下载地址：http://download.csdn.net/detail/lewsn2008/65474631.引言看了Stanford的AndrewNg
iteye_10018·2020-07-02 04:48

Coursera上的Andrew Ng《机器学习》学习笔记Week2

Coursera上的AndrewNg《机器学习》学习笔记Week2作者：雨水/家辉，日期：2017-01-18，CSDN博客：http://blog.csdn.net/gobitanLecture1:LinearRegressionwithMultipleVariables
gobitan·2020-07-02 01:51

吴恩达机器学习-第1周：监督学习与无监督学习

trace_c_p_k2=9039884a4c1f40ab98eb7fe5b0cf6e78吴恩达老师的机器学习课程个人笔记：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes1
funiu666·2020-07-02 00:51

Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习笔记——第一周

转至：https://www.cnblogs.com/LoganGo/p/8515354.html一.初识机器学习何为机器学习？AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespecttosometaskTandsomeperformancemeasureP,ifitsperformanceonT,asmeasuredbyP,improvesw
一树荼蘼·2020-07-01 22:14

机器学习 之 分类与回归的区别

具体链接请看：https://www.zhihu.com/question/21329754下面我简单总结一下分类与回归问题的区别吧：首先引用吴恩达大神的话，AndrewNg的MachineLearning
漓与·2020-07-01 17:54

深度学习: 推进人工智能的梦想

这个项目是由著名的斯坦福大学机器学习教授AndrewNg和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家JeffDean共同主导，用
mengxiaozuo·2020-07-01 05:19

深度学习： 推进人工智能的梦想

这个项目是由著名的斯坦福大学机器学习教授AndrewNg和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家JeffDean共同主导，用
DerryZhang·2020-07-01 02:24
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