Публикации по теме 'andrew-ng'
Обзор программы специализации машинного обучения Эндрю Нг — с точки зрения подростка
Почти год назад я прошел оригинальный курс Эндрю Нг по машинному обучению на Coursera, чтобы набраться опыта для исследовательской стажировки. Он считается одним из самых важных вводных курсов в этой области. Была возможность пройти курс бесплатно или заплатить 80 долларов, чтобы получить сертификат об окончании в конце. Как человек, не имевший опыта в машинном обучении, я очень волновался, что это не уложится в мою голову. Тем не менее, я смог пройти первоначальный курс в течение..
ML-линейная регрессия
Многомерная линейная регрессия — Эндрю Нг
В прошлый раз мы прошли одномерную линейную регрессию. Однако в реальном мире может быть много входных данных и переменных. Давайте посмотрим на пример.
В этом случае мы можем указать размер как x1 , спальни как x2 , полы как x3 , годы как x4 . , а их цена — y.
Теперь обозначения такие:
Гипотеза многомерной линейной регрессии
Гипотеза для одномерной линейной регрессии была следующей:
Теперь у нас больше дополнительных..
По какой цене вы должны продать свой дом? — Многомерная линейная регрессия
Если вы еще не читали мою предыдущую статью, в которой я шаг за шагом проведу вас за кулисы алгоритма линейной регрессии, где мы интуитивно выстраиваем всю суть математики, которая идет за ним постепенно, вам действительно нужно проверить что вон . Эта статья является продолжением предыдущей, и я предполагаю, что вы попробовали ее. В этой статье давайте рассмотрим проблему, когда у нас есть несколько функций/переменных, влияющих на наш алгоритм. Опять же, это личные заметки, которые я..
Курс Эндрю Нг по машинному обучению на Python — Упражнение 5
Изучая и внедряя курс Эндрю Нг в Python, я обнаружил, что двойная проверка моей работы и ответов с людьми в Интернете была чрезвычайно полезной. Я нашел эту реализацию особенно полезной, но она закончилась после Упражнения 5. Итак, вот мой минимальный рабочий пример Упражнения 5, Регуляризованная линейная регрессия и смещение против дисперсии. Обязательно попробуйте исходные инструкции, а затем проверяйте, только если вы застряли!
1. Регулярная линейная регрессия
1.1..
Кривые машинного обучения
Как наша модель учится — Эндрю Нг
В дополнение к предыдущей проблеме смещения/дисперсии, на этот раз мы рассмотрим, как наши модели учатся (минимизируют ошибку/затраты), рассматривая кривые обучения. Этот пост будет охватывать 3 случая: исходная кривая обучения, ситуация с высоким смещением и ситуация с высокой дисперсией.
Оригинальная кривая обучения
Сначала, когда обучающие данные имеют только один пример, модель будет точной и не будет иметь ошибок. Однако по мере увеличения..
Деловой обзор статьи Эндрю Нг «Введение в машинное обучение для производства».
Привет! Это Акил Тертала. Возможно, вы видели мою недавнюю серию статей о MLOps. В этой серии мы углубимся в жизненный цикл проекта машинного обучения. Мы рассмотрим разные этапы жизненного цикла. И для каждого этапа мы рассматриваем общие проблемы и стандартные практики.
Я упомянул, что эта серия статей основана на специализации MLOps от Deeplearning.ai. В частности, он основан на курсе Introduction to Machine Learning Engineering in Production , который читает легенда Эндрю Нг. В..
Специализация по машинному обучению (Эндрю Н.Г.) — обзор
Обзор курса специализации по машинному обучению 1
Курс 1. Машинное обучение с учителем: регрессия и классификация
В последние годы машинное обучение стало бумом. А Эндрю Нг считается богом в этой области.
То, как он объясняет концепции и идет от нуля к продвинутому, от математики до фактического кодирования алгоритмов, делает его лучшим человеком, у которого можно учиться. Выпущенный в июне 2022 года DeepLearning.AI представляет собой пересмотр предыдущей специализации машинного..
