Публикации по теме 'andrew-ng'


Разница между алгоритмом кластеризации и некластеризации (объяснение Эндрю Нг на Coursera)
Алгоритм кластеризации берет некоторые немаркированные данные и делит их на кластеры. Таким образом, он не изменяет и не преобразует данные, а просто группирует их по какому-либо критерию. Как правило, вы выбираете несколько кластеров и пытаетесь назначить каждому определенное количество образцов таким образом, чтобы минимизировать некоторую метрику потерь. В случае кластеризации k-средних вы хотите минимизировать среднее расстояние между каждым образцом и центром тяжести его кластера...
День 1 Страница 1: Я предсказываю, следовательно, я существую.
Благодарим вас за начало микрокурса «1 страница в день по машинному обучению (ML)». Позвольте мне пожелать вам удачи. «Я хочу, чтобы ты стал супер-хорошим в ML. Я желаю, чтобы вы решили некоторые из неотложных мировых проблем с помощью машинного обучения. Я желаю, чтобы ты зарабатывал много денег взамен». Допустим, мое желание сбылось. Итак, у вас есть все деньги, и есть великолепный дом площадью 1700 квадратных футов, доступный для продажи в хорошем районе. Теперь посмотрите на..
Дневник машинного обучения медика: неделя 1, день 2
Вы можете найти день 1 моего дневника машинного обучения здесь и день 3 здесь . День 2! Небольшой перерыв на этой неделе, потому что в пятницу у меня был экзамен по назначению лекарств, но я рад, что теперь я официально свободен от экзамена, по крайней мере, на какое-то время :D Сегодня я узнал о градиентном спуске. Градиентный спуск Алгоритм градиентного спуска используется для определения параметров в нашей функции гипотезы , но его также можно применять к более общим..
Машинное обучение 101 Все алгоритмы в Python (линейная регрессия)
Машинное обучение 101 Все алгоритмы в Python (линейная регрессия) Создание популярного курса машинного обучения профессора Эндрю на Coursera. Все задания на Python. В этом блоге я расскажу вам о выполнении самых популярных заданий курса машинного обучения, доступных в Интернете и представленных профессором Эндрю Нг. Начнем с линейной регрессии. Первое задание — построить алгоритм линейной регрессии Обратите внимание, что исходный pdf-файл, который используется для описания..
Алгоритм непараметрического обучения
Эта статья о машинном обучении, и это третья сессия курса машинного обучения в Стэнфордском университете профессора Эндрю Нг. Речь идет о параметрическом и непараметрическом алгоритме, локально взвешенной линейной регрессии и алгоритме классификации. Когда мы хотим предсказать результат на основе тренировочного набора, количество функций очень важно для получения более точных результатов. Количество признаков определяет степень подгонки полинома. Если мы не выберем правильное количество..
Обучение с подкреплением: введение и руководство по его основам
Введение Обучение с подкреплением (RL) — это область машинного обучения, которая занимается проблемой обучения агента обучению и принятию решений, взаимодействуя с окружающей средой. Агент учится на своих действиях и опыте, получая обратную связь в виде вознаграждений или штрафов, что позволяет ему со временем улучшать свою работу. В этом сообщении блога мы рассмотрим основы обучения с подкреплением, его основные термины и погрузимся в его ключевые понятия, такие как политика ,..
ДЕНЬ 1. Машинное обучение с помощью Python
Итак, это первый день курса «Машинное обучение с Python»… Хотя я прошел первые 3 недели старого курса ML у Эндрю Н. задания по программированию... Я решил продолжить этот курс. Также после этого курса я буду записываться на «Специализацию глубокого обучения» Эндрю Нг. Вот краткое изложение того, что я узнал сегодня ………. Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это область компьютерных наук, которая дает «компьютерам возможность учиться без явного программирования»...