AndrewNg在史坦福大学深度学习教程的练习的答案,教程网址http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial。由于文件大小
吴恩达(Andrew NG)深度学习课程中的数据(course 1 week 2)
有人说“一千个人眼中就有一千个哈姆雷特”,一个学科何尝不是如此。之所以不欲使用市面上流行的教科书(主要是英文的),除了觉得对大多数中国学生来说,中文教科书更便于学习,另一个原因是希望从笔者自己的视角来
机器学习中一些分类方法的ppt讲义,重点讲了关于SVM分类器的内容
MIT的机器学习的PPT,MIT的机器学习是机器学习进阶课程,通俗易懂,广为机器学习研究者推荐。
机器学习课程所带讲义,有助于对课程内容的理解
英特尔® 架构上的机器学习基础知识。 涵盖的主题包括:综述可解决的问题的类型、了解构建模块学习机器学习中构建模块的基础知识、探索关键算法、监督学习算法、关键概念,如拟合不足和拟合过度、正则化及交叉验证
吴恩达2014机器学习课程思维导图,前半部分章节比较详细,后半部分较为简略。
《机器学习》课程教授环节的内容,同时加强相关实验环节的建设。针对当前深度学习热点,充分利用GPU等高性能处理硬件提升机器学习算法的性能,进而提高学生们利用机器学习方法分析问题解决问题的能力,特别是针对
最新大牛总结的机器学习课程课件,8年经验总结,包括工作中遇到的问题。
