【 專欄 】- Neural Networks for Machine Learning課程筆記
Neural Networks for Machine Learning課程筆記
該課程是機器學習四巨頭之一Geoffrey Hinton開設的關於神經網路的課程，開始於2012年，後期又經過了幾次重組。課程主要包括神經網路較為基礎的知識點，神經網路的歷史程序以及多個變種，同時Hinton還會在講課中融入一些insight。本專欄為博主學習課程過程中的課程筆記相關推薦
【 專欄 】- Neural Networks for Machine Learning課程筆記
Neural Networks for Machine Learning課程筆記 該課程是機器學習四巨頭之一Geoffrey Hinton開設的關於神經網路的課程，開始於2012年，後期又經過了幾次重組。課程主要包括神經網路較為基
Free Online Course: Neural Networks for Machine Learning from Coursera Class Central
I honestly can't understand the multiple 5 star reviews presented on this site about the course. I'm giving it a 1 star which is a bit harsh I know but I'm
Neural Networks for Machine Learning by Geoffrey Hinton （6）
Overview of mini-batch gradient descent 錯誤面 線性神經元在均方誤差代價函式的錯誤面是一個拋物面，橫截面是橢圓。 對於多層神經元、非線性網路，在區域性依然近似是拋物面。 Full Batch Lea
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—課程筆記 Lecture 10—Advice for applying machine learning
Lecture 10—Advice for applying machine learning 10.1 如何除錯一個機器學習演算法？ 有多種方案： 1、獲得更多訓練資料；2、嘗試更少特徵；3、嘗試更多特徵；4、嘗試新增多項式特徵；5、減小 λ；6、增大 λ 為了避免一個方案一個方
【吳恩達 Coursera深度學習課程】 Neural Networks and Deep Learning 第一週課後習題
因為這學期選了深度學習的課程，所以也會自學一下相關內容，在網上選擇了吳恩達的深度學習來進行學習，首先是第一門課程，Neural Networks and Deep Learning。第一週的內容是深度學習概論，課後習題為十個選擇題，個人觀點，僅供參考，歡迎指正。這題問為什麼稱
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—課程筆記 Lecture 11—Machine Learning System Design
Lecture 11—Machine Learning System Design 11.1 垃圾郵件分類 本章中用一個實際例子： 垃圾郵件Spam的分類 來描述機器學習系統設計方法。首先來看兩封郵件，左邊是一封垃圾郵件Spam，右邊是一封非垃圾郵件Non-Spam：垃圾郵件有很多features。如果我
5 Artificial Neural Networks Supporting Machine Learning
The human brain is especially good at solving problems… So good, in fact, that in the 1940s various computer scientists began to build computation models i
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—課程筆記 Lecture 17—Large Scale Machine Learning 大規模機器學習
Lecture17 Large Scale Machine Learning大規模機器學習 17.1 大型資料集的學習 Learning With Large Datasets 如果有一個低方差的模型， 通常通過增加資料集的規模，可以獲得更好的結果。 但是如果資料集特別大，則首先應該檢查這麼大規模是否真
Neural Networks and Deep Learning學習筆記ch1 - 神經網絡
1.4 true ole 輸出 使用 .org ptr easy isp 近期開始看一些深度學習的資料。想學習一下深度學習的基礎知識。找到了一個比較好的tutorial，Neural Networks and Deep Learning，認真看完了之後覺
如何免費學習coursera上吳恩達的Neural Networks and Deep Learning課程
首先，在註冊時不要選擇免費試用，而是要選擇旁聽。 進入旁聽之後，中間的部分課程是無法做的，這時候，需要用anaconda的jupyter notebook功能來進行作業。具體方法如下： 安裝後開啟進入到一個資料夾目錄，找到這個目錄在你的資料夾的具體位置。並將作業檔案複
Neural Networks and Deep Learning 學習筆記(五)
1. 如何理解梯度下降最後變成了 wk→w′k=wk−η∑j∂CXj∂wk 每次都要遞迴相減一個，不如直接把一小撮∇Cxj算出來再直接相減。由於概率論，這一小撮隨機的Cxj可以基本代表所有的，然後再
3天完成Neural Networks and Deep learning課程
最近吳恩達的deeplearning.ai課程新出，非常火，這是個deep learning專項課程，包含了5門課，現在開了3門，還要2門也會盡快上線。5門課程是 l 課程1：Neural Networks and Deep Learning l 課程2：Improving Deep Neural N
Neural Networks and Deep Learning學習筆記ch1
最近開始看一些深度學習的資料，想學習一下深度學習的基礎知識。找到了一個比較好的tutorial，Neural Networks and Deep Learning，認真看完了之後覺得收穫還是很多的。從最基本的感知機開始講起，到後來使用logistic函式作為啟用
Neural Networks and Deep Learning 學習筆記(十)
MIT那本書不適合短平快的學習方式，轉戰Udacity裡基於Tensorflow的一個視訊教學 1. softmax的優勢 格式為exi∑jexj 相比較xi∑jxj 假設原資料為[3.0,1.0,0.2] 那麼經過softmax運算，則得到[
Neural Networks and Deep Learning 學習筆記(三)
1. 怎麼理解C(w,b)≡12n∑x∥y(x)−a∥2 首先，∥v∥是指範數 範函是一個函式，其為向量空間內的所有向量賦予非零的正長度或大小 好吧，這其實是個均方誤差函式，可自行查閱百度百科，但是不明白為什麼是12n。 2. 什麼是梯度下降
Neural Networks and Deep Learning 學習筆記(一)
1. 為什麼假設w⋅x≡∑jwjxj後，w與x就變成向量了？ The first change is to write ∑jwjxj as a dot product, w⋅x≡∑jwjxj, where w and x are vectors who
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—課程筆記 Lecture 12—Support Vector Machines 支援向量機
Lecture 12 支援向量機 Support Vector Machines 12.1 優化目標 Optimization Objective 支援向量機(Support Vector Machine) 是一個更加強大的演算法，廣泛應用於工業界和學術界。與邏輯迴歸和神經網路相比, SVM在學習複雜的非
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—課程筆記 Lecture 14—Dimensionality Reduction 降維
Lecture 14 Dimensionality Reduction 降維 14.1 降維的動機一:資料壓縮 Data Compression 現在討論第二種無監督學習問題：降維。 降維的一方面作用是資料壓縮，允許我們使用較少的記憶體或磁碟空間，也加快演算法速度。 例子： 假設我們用兩個特徵描述一個物
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—課程筆記 Lecture 15—Anomaly Detection異常檢測
Lecture 15 Anomaly Detection 異常檢測 15.1 異常檢測問題的動機 Problem Motivation 異常檢測(Anomaly detection)問題是機器學習演算法的一個常見應用。這種演算法雖然主要用於無監督學習問題，但從某些角度看，它又類似於一些監督學習問題。舉例：
【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—課程筆記 Lecture 16—Recommender Systems 推薦系統
Lecture 16 Recommender Systems 推薦系統 16.1 問題形式化 Problem Formulation 在機器學習領域，對於一些問題存在一些演算法， 能試圖自動地替你學習到一組優良的特徵。通過推薦系統(recommender systems)，將領略一小部分特徵學習的思想。