機器學習-Regression速記(李宏毅)
圖片來自: https://youtu.be/fegAeph9UaA
機器學習-Regression速記(李宏毅)
相關推薦
機器學習-Regression速記(李宏毅)
ssi 機器學習 image 技術 分享 https http bubuko bsp
機器學習（臺灣李巨集毅版）學習筆記 gradient descent
梯度下降屬於線性迴歸的一個重要的部分。但是這種方法具有侷限性，在一般的情況下，並不能保證找到的區域性最小就是全域性最小。所以這種方法適用於目標函式是凸函式的情況（local minimum == global minimum）。即使是在凸函式中也不能保證最後找到
機器學習筆記P1(李巨集毅2019)
該片部落格將介紹機器學習課程by李巨集毅的前兩個章節：概述和迴歸。 視屏連結1-Introduction 視屏連結2-Regression 該課程將要介紹的內容如下所示： 從最左上角開始看： Regression(迴歸):輸出的目標是一個數值。如預測明天的PM2.5數值。 接下來是Classificati
機器學習-Logistic Regression速記(來自李宏毅視頻)
gist bsp img nbsp inf res src tps image 圖片來自: h
機器學習-錯誤出處速記(來自李宏毅視頻)
image bsp inf .com 圖片 you jpg img 技術分享 圖片來自: https://youtu.be/D_S6y0Jm6dQ
李宏毅機器學習 - 0 Introduction
sting amount image learn pair mit limit com AC ML Lecture 0: Introduction of Machine Learning AI v.s. ML v.s. DL Artificial intelligenc
李宏毅機器學習筆記2：Gradient Descent(附帶詳細的原理推導過程）
s函數 太陽 猴子 網易 http 得到 結合 col ear 李宏毅老師的機器學習課程和吳恩達老師的機器學習課程都是都是ML和DL非常好的入門資料，在YouTube、網易雲課堂、B站都能觀看到相應的課程視頻，接下來這一系列的博客我都將記錄老師上課的筆記以及自己對這些知識內
讀《Deep Learning Tutorial》（臺灣大學 李宏毅 深度學習教學ppt）後雜記
sam min learning pos structure num 概念 獲得 any 原ppt下載：pan.baidu.com/s/1nv54p9R，密碼：3mty 需深入實踐並理解的重要概念： Deep Learning： SoftMax Fuction（輸出層
一天搞懂深度學習--李宏毅教程分享
最好 的語音 電機 存在 aabb 工程學 bad 成功 並不是 原標題：【286頁幹貨】一天搞懂深度學習（臺灣資料科學年會課程） 本文是2016 臺灣資料科學年會前導課程“一天搞懂深度學習”的全部講義PPT（共268頁），由臺灣大學電機工程學助理教授李宏毅
【 李宏毅深度學習合輯 】Advanced Topics in Deep Learning - Imitation Learning
advance HA common exp img 技術分享 treat get som You have to force experts to treat some uncommon and extreme situations.
深度學習導論 - 讀李巨集毅《1天搞懂深度學習》
先引用他人關於李巨集毅教授關於深度學習導論的PPT，應該非常容易入門。 ”《1天搞懂深度學習》，300多頁的ppt，臺灣李巨集毅教授寫的，非常棒。不誇張地說，是我看過最系統，也最通俗易懂的，關於深度學習的文章。“ 這是slideshare的連結：htt
機器學習 （南京大學周志華的《機器學習》和李航的《統計學習方法》）
機器學習的三種不同方法： 一、監督學習（supervised learning）——對未來事件進行預測。使用有類標的資料構建資料模型。然後使用經訓練得到的模型對未來的資料進行預測。 主要分為兩類： 1.利用分類對類標進行預測 2.使用迴歸預測連續輸出值 二、無監
李宏毅-分類
img 數值 分享圖片 函數 增加 中心 神奇 alt .com 為什麽不能用回歸代替分類？ 答：因為回歸與分類對模型評估的好壞定義不一樣。當訓練集出現異常點時，回歸會盡量去擬合這些異常點，增加模型魯棒性。但是在分類中，異常點的出現會使得分割界偏離最優位置
李巨集毅機器學習 P12 HW2 Winner or Loser 筆記（不使用框架實現使用MBGD優化方法和z_score標準化的logistic regression模型）
建立logistic迴歸模型： 根據ADULT資料集中一個人的age，workclass，fnlwgt，education，education_num，marital_status，occupation等資訊預測其income大於50K或者相反（收入）。 資料集： ADULT資料集。
李巨集毅機器學習P11 Logistic Regression 筆記
我們要找的是一個概率。 f即x屬於C1的機率。 上面的過程就是logistic regression。 下面將logistic regression與linear regression作比較。 接下來訓練模型，看看模型的好壞。 假設有N組trainin
李巨集毅機器學習課程--迴歸(Regression)
李老師用的是精靈寶可夢做的比喻，假設進化後的寶可夢的cp值(Combat Power)與未進化之前的寶可夢的cp值相關，我們想找出這兩者之間的函式關係，可以設進化後的cp值為y,進化之前的cp值為x：y = b + w*x (不只可以設一次項，還可以設定二次項，三次項
[機器學習入門] 李巨集毅機器學習筆記-6 （Classification: Logistic Regression；邏輯迴歸）
[機器學習] 李巨集毅機器學習筆記-6 （Classification: Logistic Regression；Logistic迴歸） PDF VIDEO Three steps Step 1: Function Set
【ML】 李巨集毅機器學習筆記
我的github連結 - 課程相關程式碼： https://github.com/YidaoXianren/Machine-Learning-course-note 0. Introduction Machine Learning: define a set of function
李巨集毅機器學習 P14 Backpropagation 筆記
chain rule：求導的鏈式法則。 接著上一節，我們想要minimize這個loss的值，我們需要計算梯度來更新w和b。 以一個neuron舉例： 這個偏微分的結果就是輸入x。 比如下面這個神經網路： 下面我們要計算這個偏微分：。這裡的以si
李巨集毅機器學習 P13 Brief Introduction of Deep Learning 筆記
deep learning的熱度增長非常快。 下面看看deep learning的歷史。 最開始出現的是1958年的單層感知機，1969年發現單層感知機有限制，到了1980年代出現多層感知機（這和今天的深度學習已經沒有太大的區別），1986年又出現了反向傳播演算法（通常超過3