coursera机器学习笔记第6页

机器学习笔记：RNN值Teacher Forcing

1基本介绍Teacherforcing是一种在训练循环神经网络（RNN）时使用的技术，尤其是在序列生成任务中，如机器翻译、文本生成或语音合成。这种方法的目的是更有效地训练网络预测下一个输出，给定一系列先前的观察结果。1.1标准RNN训练过程的问题当训练一个用于序列生成的RNN时，通常会让网络预测序列中的下一个元素。（这种模式又被称为free-runningmode/autoregressivemo

UQI-LIUWJ·2023-11-06 15:07

Coursera.MachineLearning.Week9

MachineLearningWeek9:AnomalyDetection&RecommenderSystemsGMM-混合高斯模型算法AnomalyDetection1.densityestimation(密度估计)1.1概率模型密度估计Anomalydetectionexample:Frauddetection&Manitoring1.2GaussianDistribution【Normald

小异_Summer·2023-11-06 04:31

公开课可下载资源汇总

arnil530164·2023-11-05 06:17

AndrewNG Coursera课程编程作业（一）梯度下降求解线性回归

UnderStorm·2023-11-05 03:10

Introduction to Data Science in Python学习笔记

本文主要是作者在学习coursera的IntroductiontoDataScienceinPython课程的学习笔记，仅供参考。

Python休·2023-11-04 13:46

机器学习笔记 - 感知器的数学表达

一、假设前提感知机（或称感知器，Perceptron）是FrankRosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室（CornellAeronauticalLaboratory）时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络，是一种二元线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1。感知机是神经网络的雏形，同时也是支持向量机的基础，感知机对应

坐望云起·2023-11-04 12:41

Coursera Algorithm II PA5

这次作业题要求实现25个点的TSP问题TSP的非递归动规解法本身就有一定的难度，但本题的重点却是内存优化，因为25点的TSP动规解法需要的内存较多为了优化空间复杂度，这里引入了两个技巧：1.Gosper'shack2.Combinadic首先，还是要清楚了解TSP解法的状态转移方程，这里对状态转移方程做了详细的介绍，且带有伪代码1.我们用二进制来表示集合S,比如5个点的TSP问题，00111表示集

weixin_33717117·2023-11-03 08:30

吴恩达的机器学习笔记-写在前面

作为一个还没找到编程工作的的伪程序员，我都不好意思自封非科班程序员。今年是2018年11月，基本上，这一年就算过去了。我是今年毕业，不过7月份头脑发热，转正一个月后就裸辞了。想想心也是真大，说辞就辞，完全不考虑今年这样恶劣的就业环境。这不，你们看，报应来了，到现在都没有工作，只能来写写文章，通过文字来排解内心的焦虑。我在辞职的那家公司工作了大概有半年，工作是产品助理，日常琐碎的事情较多，但也基本应

吾儿滨滨·2023-11-03 03:51

李宏毅机器学习笔记.Flow-based Generative Model(补)

文章目录引子生成问题回顾：GeneratorMathBackgroundJacobianMatrixDeterminant行列式ChangeofVariableTheorem简单实例一维实例二维实例网络G的限制基于Flow的网络构架G的训练CouplingLayerCouplingLayer反函数计算CouplingLayerJacobian矩阵计算CouplingLayerStacking1×1

oldmao_2000·2023-11-03 02:59

python one class svm_Python机器学习笔记：One Class SVM

前言最近老板有一个需求，做单样本检测，也就是说只有一个类别的数据集与标签，因为在工厂设备中，控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现，例如产品质量过低，机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等。相对来说容易得到正常场景下的训练数据，但故障系统状态的收集示例数据可能相当昂贵，或者根本不可能。如果可以模拟一个错误的系统状态，问题就好解决多了，但无法保证所有的错误状态都被模拟到，所以只能寻找单样本检测相关的

weixin_39575775·2023-11-02 08:56

单样本检测方法-One Class SVM

Python机器学习笔记——OneClassSVM前言最近老板有一个需求，做单样本检测，也就是说只有一个类别的数据集与标签，因为在工厂设备中，控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现，例如产品质量过低，

试一试名字能有多长·2023-11-02 08:55

梯度提升树算法原理与python实战——机器学习笔记之集成学习PartⅣ

***TheMachineLearningNotingSeries***目录1梯度提升算法原理梯度提升算法的原理梯度提升优化参数的过程2梯度提升回归树3梯度提升分类树4用python实现梯度提升算法1梯度提升算法原理梯度提升树采用向前式分步可加建模方式，每次迭代仅需估计当前模型，而且每个模型进入“联合投票委员会”时不会影响之前的模型。在迭代过程中基于损失函数，采用梯度下降法，找到使损失函数下降最快

搏努力概形·2023-11-01 09:51

学习如何学习

“--在学习coursera上《学习如何学习》（learninghowtolearn）我就这感受。怎么没早看到呢？

野猪一九九五·2023-11-01 08:03

见微知著，你真的搞懂Google的Wide&Deep模型了吗？

这里是「王喆的机器学习笔记」的第三十二篇文章。

王喆的机器学习笔记·2023-11-01 06:54

机器学习笔记 - 神经辐射场（NeRF）的简要概述

一、简述神经辐射场十分重要。在表示和渲染3D场景领域，神经辐射场(NeRF)在准确性方面取得了巨大突破。给定底层场景的多个图像，NeRF可以从任意视点重建该场景的高分辨率、2D渲染图。与局部光场融合(LLFF)和场景表示网络(SRN)等现有技术相比，NeRF更能够捕获场景外观和几何形状的复杂组成部分（例如，依赖于视图的反射和复杂的材料）。NeRF的研究目的是合成同一场景不同视角下的图像。方法很简单

坐望云起·2023-10-31 09:46

机器学习笔记（含图像处理）

一、回归1.梯度下降梯度下降是通过不断更新各个变量的参数得到代价函数的全局最小值，更新方式为：原来的参数-步长×代价函数对参数的偏导。注意：迭代次数和步长需要由自己设定。越接近最小值时，代价函数对参数的偏导（即斜率）就越小，则达到最小值就越慢。代码：defgradientDescent(X,y,theta,alpha,iters):temp=np.matrix(np.zeros(theta.sha

鼎__·2023-10-31 08:28

机器学习笔记第一周：概述

1.什么是机器学习非正式定义：使计算机学习的能力没有明确编程的学习领域。正式定义：一个计算机程序可以从经验E学习一些类别的任务T和性能测量P，如果它的性能在任务T中以P作为测量，随着经验E改善，则称这个程序为机器学习。“例子：玩跳棋E=玩许多棋子游戏的经验T=玩跳棋的任务P=程序将赢得下一场比赛的概率一般来说，机器学习可以分为两类：有监督学习和无监督学习2.有监督学习在监督式学习中，我们得到了一个

古木沉舟·2023-10-31 01:08

Azure - 机器学习：使用 Apache Spark 进行交互式数据整理

目录本文内容先决条件使用ApacheSpark进行交互式数据整理Azure机器学习笔记本中的无服务器Spark计算从AzureDataLakeStorage(ADLS)Gen2导入和整理数据从AzureBlob

TechLead KrisChang·2023-10-30 07:50

人人都能懂的机器学习——训练深度神经网络——优化算法2

RMSProp算法是由GeoffreyHinton和TijmenTieleman在2012年提出的，并且GeoffreyHinton在Coursera上有一节关于神经网络的课程上展示了这种算法。

苏小菁在编程·2023-10-29 16:43

第1周学习笔记-Coursera机器学习-吴恩达

Introduction1.MachineLearningdefinitionArthurSamuel(1959).MachineLearning:Fieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammer.古老的、正式的定义编写西洋棋程序，让程序自己跟自己下棋，让程序明白什么是好的布局、坏的布局。

烟若清尘·2023-10-29 09:30

机器学习笔记第5课：线性回归算法

线性回归可能是统计学和机器学习中最知名且易于理解的算法之一。它不就是一项起源于统计学的技术吗？预测建模主要关注的是让模型的误差最小化，或者说，在可以解释的前提下，尽可能作出最准确的预测。我们会借用，重用，甚至是窃取许多不同领域（包括统计学）的算法，并将其用于上述的目标。线性回归通常表示为这样一个等式：通过查找特定的称为系数（B）的输入变量的权重，来描述最符合输入变量（x）和输出变量（y）之间关系的

首席IT民工·2023-10-29 04:51

数据结构&&算法，学习笔记

算法学习资源93k算法小抄.leetcodehttps://github.com/labuladong/fucking-algorithm算法可视化https://visualgo.net/zhcoursera

Abner_iii·2023-10-28 23:11

工具速递·2023-10-28 23:00

机器学习笔记03_机器学习基本概念(下)

学习视频：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程学习资料：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-NotesGitHub不好用的话，我在CSDN资源区也上传了开源资料

三木今天学习了嘛·2023-10-28 17:25

机器学习笔记3——模型评估与选择（二）

凡事都要有个标准，仅仅看实验测试的表现还不够，衡量泛化能力还需要有一套评价标准，也叫做性能度量（performancemeasure）。当然标准也可以有好几套，从不同维度和侧重来评价。这同时也反映了模型的好坏是相对的，换一个标准评价的结果是不一样的。没有最好的，只有最合适的。一、性能度量1、错误率与精度这是分类任务最常用的两种性能度量。错误率=分类错误的数量/样本总数精度=分类正确的数量/样本总数

libodls·2023-10-28 14:27

吴恩达机器学习笔记

WhatisMachineLearning?TwodefinitionsofMachineLearningareoffered.ArthurSamueldescribeditas:"thefieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed."Thisisanolder,informaldef

孙虾米·2023-10-28 03:33

【机器学习算法-K近邻（KNN）】

机器学习笔记（1）-K近邻K近邻算法scikit-learnK近邻算法API案例机器学习算法步骤k值的选择鸢尾花数据集种类预测鸢尾花数据集案例实现交叉验证K近邻算法什么是k近邻算法（k近邻算法又叫做knn

闲看庭前梦落花·2023-10-28 02:56

[译]如何开启你的机器学习工程师的职业之路？---吴恩达

原文来自Quora：How-should-you-start-a-career-in-Machine-LearningCoursera上的斯坦福机器学习旨在帮助广大观众开始机器学习。

everfight·2023-10-28 02:02

机器学习笔记（三）

神经网络训练中的问题（二）BatchandMomentumBatch之前有说过，实际上在算微分的时候,并不是真的对所有Data算出来的L作微分,你是把所有的Data分成一个一个的Batch，每次在更新参数时实际上是对每一个batch进行操作，所有的batch看过一遍叫做一个Epoch。那么就存在这样一个问题，batch的大小如何选择？取两个极端的情况，同样是一个20个数据大小数据集，第一次我们将b

鼠尾草的第24个朋友·2023-10-28 01:47

机器学习笔记：逆置换

1介绍给定一个排列p，它的逆置换（inversepermutation）是一个排列invp，满足invp[p[i]]=i和p[invp[i]]=i对所有i成立。2python实现'''计算一个排列的逆排列给定一个排列p，它的逆排列是一个排列invp，满足invp[p[i]]=i和p[invp[i]]=i对所有i成立'''definvpermute(p):"""inversepermutation"

UQI-LIUWJ·2023-10-27 17:06

Coursera Machine Learning Week 4 - Neural Networks

NeuralNetworks:Representation1.Whichofthefollowingstatementsaretrue?Checkallthatapply.(OK)Inaneuralnetworkwithmanylayers,wethinkofeachsuccessivelayerasbeingabletousetheearlierlayersasfeatures,soastobe

xiewen99·2023-10-25 14:22

吴恩达机器学习笔记（五）正则化Regularization

正则化（regularization）过拟合问题（overfitting)Underfitting（欠拟合）–>highbias(高偏差)Overfitting（过拟合）–>highvariance(高方差)Overfitting:Ifwehavetoomanyfeatures,thelearnedhypothesismayfitthetrainingsetverywell,butfailtoge

哇哈哈哈哈呀哇哈哈哈·2023-10-24 20:09

吴恩达机器学习笔记---正则化

前言使用正则化技术缓解过拟合现象，使模型更具泛化性1.过拟合问题(Overfit)2.代价函数(CostFunction)3.线性回归的正则化(RegularizedLinearRegression)4.逻辑回归的正则化(RegularizedLogisticRegression)正则化(Regularization)(一)过拟合问题(Overfit) 先看两张图：两张图分别代表回归问题和分

ML0209·2023-10-24 20:38

机器学习笔记（四）模型泛化、过拟合与欠拟合、L1正则化、L2正则化

目录1、过拟合与欠拟合2、学习曲线3、数据划分4、交叉验证5、偏差方差权衡BiasVarianceTradeoff6、模型正则化Regularization6.1、正则化6.2、岭回归RidgeRegression6.3、LASSORegression6.4、L1正则化，L2正则化和弹性网ElasticNet1、过拟合与欠拟合欠拟合underfitting算法所训练的模型不能完整表述数据关系过拟合

小广向前进·2023-10-24 20:38

循环神经网络（Recurrent Neural Network Model）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程上篇文章介绍了RNN的数学符号（Notation），现在我们讨论一下怎样才能建立一个神经网络来学习X到Y的映射。如下图所示。

双木的木·2023-10-23 23:35

机器学习笔记 - 特斯拉的占用网络简述

一、简述2022年，特斯拉宣布即将在其车辆中发布全新算法。该算法被称为occupancynetworks，它应该是对Tesla的HydraNet的改进。自动驾驶汽车行业在技术上分为两类：基于视觉的系统和基于激光雷达的系统。后者使用激光传感器来确定物体的存在和距离，而视觉系统则纯粹基于相机。特斯拉的TeslaVision就是单纯的基于视觉实现。但基于视觉的系统存在很多缺陷，并且仍然面临着许多由物体检

坐望云起·2023-10-23 22:07

C语言不满足任何条件输出NO,[土狗之路]coursera C语言进阶习题含k个3的数

直接上题：编程题＃1：含k个3的数来源:POJ(Coursera声明：在POJ上完成的习题将不会计入Coursera的最后成绩。)

宁法·2023-10-23 20:31

visom|图像分割|机器学习|模式识别（学习笔记2019-03-28）

3.机器学习：coursera的课程week4的作业得写完。

Rlinzz·2023-10-23 15:53

机器学习笔记19: 线性二次型高斯

线性二次型高斯(LinearQuadraticGaussian(LQG))在现实世界中，我们通常不能获取到所有的状态st。比如一个自动驾驶汽车可以通过摄像头获取图像，但这仅仅是一个观察(observation)，并不能反映真实世界的所有状态。我们之前的讨论都是基于状态是可以完全获得的。考虑到真实世界并不是这样，我们需要一个新工具来对真实世界建模，这个工具就是部分可观测的MDP(PartiallyO

secondplayer·2023-10-23 12:37

《学习之道》：每个人都能提升的学习力。

在MOOC、Coursera上开创最受欢迎的学习课“learninghowtolearn”，数十万人报

杏二三·2023-10-23 02:32

解决Coursera 课程无法播放问题

Platform:OnMACSolutionstosolvetheproblem:Step1:Createacopyof/etc/hosts$sudocp/etc/hosts /etc/hosts_2023_07_25$ls-lhost*-rw-r--r-- 1root wheel 213 1 1 2020hosts-rw-r--r-- 1root wheel 0 1 1 2020hosts.

mygodhome·2023-10-22 21:52

决策树的原理、方法以及python实现——机器学习笔记

******TheMachineLearningNotingSeries******决策树（DecisionTree）是机器学习的核心算法之一，在较小训练样本或有限计算资源下仍有较好表现，它包括分类树和回归树，是目前应用最广泛的分类预测和回归预测方法。导航0引言1决策树的概念分类树回归树2决策树的生长分类算法分类过程3决策树的剪枝剪枝算法剪枝过程4python代码实现——实例应用---------

搏努力概形·2023-10-22 19:05

用BERT进行机器阅读理解

https://www.coursera.org/specializations/deep-learning?ranMID=40328&ranEAID=J2RDoRlzkk&ra

javastart·2023-10-22 14:49

机器学习笔记：随机森林

随机森林随机森林是一种集成算法，是对决策树模型的集成学习。目的是通过考虑多个评估器建模结果，汇总得到一个综合结果。集成算法包括bagging（装袋法），boosting（提升法），stacking（堆栈法）三种。装袋法的核心思想是构建多个相互独立的评估器，然后对其预测进行平均或多数表决原则来决定集成评估器的结果。装袋法的代表模型就是随机森林。提升法中，基评估器是相关的，是按顺序一一构建的。其核心思

0/404·2023-10-21 21:03

机器学习笔记AN01--提高机器学习模型准确率的八大方法简单总结

annotation英[ˌænə'teɪʃn]n.注释【非原创】，作者不明1.增加更多数据2.处理缺失值和异常值对于连续变量，可以把缺失值替换成平均值、中位数、众数。对于分类变量，可以把变量作为一个特殊类别看待。你也可以建立模型预测缺失值。KNN为处理缺失值提供了很好的方法。异常值：你可以删除这些条目，进行转换，分箱。如同缺失值，你也可以对异常值进行区别对待。3.特征工程学这一步骤有助于从现有数据

EL33·2023-10-21 12:42

机器学习笔记 - 深度学习中跳跃连接的直观解释

一、概述如今人们利用深度学习做无数的应用。然而，为了理解在许多作品中看到的大量设计选择（例如跳过连接），了解一点反向传播机制至关重要。如果你在2014年尝试训练神经网络，你肯定会观察到所谓的梯度消失问题。简单来说：你在屏幕后面检查网络的训练过程，你看到的只是训练损失停止减少，但距离期望值仍然很远。1、更新规则和梯度消失问题没有动量的梯度下降的更新规则，假设L是损失函数，λ是学习率，其中基本上是通过

坐望云起·2023-10-21 06:12

使用 pyspark 进行 Classification 的简单例子

ThisisthesecondassignmentfortheCourseracourse“AdvancedMachineLearningandSignalProcessing”Justexecuteallcellsoneaftertheotherandyouaredone-justnotethatinthelastoneyouhavetoupdateyouremailaddress

shiter·2023-10-21 06:03

自用机器学习笔记（1）：什么是概率以及似然

自用机器学习笔记（1）：什么是概率以及似然（1）解释1：这个是quora上的一个回答Whatisthedifferencebetweenprobabilityandlikelihood?

Dante5128·2023-10-20 04:48

【Coursera-Machine Learning】自用2

目录前言一、进度二、基本内容1.Classification细则2.LogisticRegression3.DecisionBoundary4.CostFunction5.GradientDescent6.OptimizationAlgorithm7.Multi-ClassClassification:One-vs-all8.Overfitting9.Regularization10.Gradie

STARLITSKY23822·2023-10-20 04:10

机器学习笔记四：线性回归（Linear regression）及房屋数据集的回归

目录1.单变量线性回归：2.多变量线性回归最近在学习吴恩达老师的机器学习课程，所以在这里记录一下，主要是完成他的课后作业。思路： 1.首先，我们自己编写线性回归函数，看看整个计算的流程； 2.使用sklearn进行线性回归计算； 3.对比以上两种方法的优缺点。1.单变量线性回归：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt

Amyniez·2023-10-19 03:43

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