AndrewNg机器学习编程练习第二周(线性与非线性逻辑回归)
本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别。相关主题包括:(i)监督式学习(参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络)。(ii)无监督学习(集群、降维、推荐系统和深度学习)。(iii)机器
吴恩达AndrewNg机器学习中文讲义
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吴恩达深度学习课程笔记,有助于绕开视频,快速入门深度学习。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,
斯坦福大学(吴恩达)机器学习教程笔记,包括代码,ppt,课堂笔记,由中国海洋大学黄海广博士整理,仅供个人学习。github地址:https://github.com/fengdu78/Coursera
这份pdf主要同步网易公开课上的吴恩达的机器学习视频第二讲主要讲解了线性回归、BGD算法、SGD算法、线性回归的概率解释、局部加权回归(LWR)的内容