吴恩达（Andrew Ng），毫无疑问，是全球人工智能（AI）领域的大 IP！然而，吴恩达从最早的 CS229，到后来的 deeplearning.ai 深度学习专项课程，还有其它 AI 资源，大神发布的 AI 知名课程和资料非常多。
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【新智元导读】本文作者两次完成 Hinton 在 coursera 上的经典课程“机器学习中使用的神经网络”，他对这门课程作了总结介绍并极力推荐：这门课很难，但绝对是必修课。 我很久以前就完成了 Hinton 的“机器学习中使用的神经网络课程”（Neural Networks for Machine Learning，以下简称 NNML，课程地址：https://www.coursera.org/learn/neural-networks），如你所见，这个课程是2012年首次推出的，当时我对深度学习还不很信
介绍 DeepLearning课程总共五大章节，该系列笔记将按照课程安排进行记录。 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记
之前看过一遍，但是总是模模糊糊的感觉，也刚入门，虽然现在也是入门，但是对于一些概念已经有了比较深的认识（相对于最开始学习机器学习的时候）。所以为了打好基础，决定再次学习一下Andrew Ng的课程，并记录笔记以供以后复习参考。 1. 内容概要 Introduction 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 Linear Regression with One Variable 模型展示 损失函数定义 梯度下降算法 线性回归中的梯度下降 线性代数计算复习 2. 重点&难点 上面内容中需要强调的有： 1）梯
人工智能无疑是2017年最火爆的技术，许多外行的朋友想学习却不知道从何下手，所以特意将此文翻译过来，供大家参考。可以在短期之内进入这个领域。这些视频大多数都可以在国内的网站上找到。 📷 这个“前十名单”是根据最佳内容创建的，而不是根据评论数量。为了帮助你选择合适的框架，我们首先从一个比较流行的Python DL库的视频开始。。让我们开始！ 1.概述：比较深度学习框架（96K次） - 5分钟 在学习Python，先理解5个最流行的深度学习框架-SciKit Learn，TensorFlow，Theano，Ke
在门外汉看来，机器学习（Machine Learing，ML）入门是个不可完成的任务。 如果你选错了方向，确实就是不可能的了。 然而，在我学习机器学习的基本知识一周后，发现入门比我想象的容易。 本文旨在给予那些对机器学习有兴趣的人一些入门指南，这个指南来自我为期一周的学习经验。 背景 在我开始这一周的机器学习之前，我已经阅读过一些相关的文章了， 并且学习了一半吴恩达（Andrew Ng）在 Coursera 上的机器学习课程，以及一些其他的理论课程。所以我对机器学习有些基本的概念，但我仍然我不能将我的知识转
AI 研习社按：本文的作者是 Thomas Treml，是一名具有社会学背景的数据科学自由职业者。他在 Medium 上分享了自己学习 deeplearning.ai 课程的经历与感想。由 AI 研习社进行编译。
AI 科技评论按：本文的作者是 Thomas Treml，是一名具有社会学背景的数据科学自由职业者。他在 Medium 上分享了自己学习 deeplearning.ai 课程的经历与感想。由 AI 科技评论进行编译。
这样只有单一特征的数据，往往难以帮助我们准确的预测房价走势。因此，考虑采集多个特征的数据值，往往能提升预测效果。例如，选取如下4个特征作为输入值时的情况：
梯度下降算法是很常用的算法，可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上，也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。
对于给定的训练集（Training Set），我们希望利用学习算法（Learning Algorithm）找到一条直线，以最大地近似所有的数据，然后通过这条直线所表示的函数（h），来推测新的输入（x）的输出值（y），该模型表示如下：
学习率对于深度学习是一个重要的超参数，它控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度，大多数优化算法（SGD、RMSprop、Adam）对其都有所涉及。学习率越小，损失梯度下降的速度越慢，收敛的时间更长，如公式所示：
【导读】在推荐系统的相关研究中，我们常常用到两个相关概念：矩阵分解和奇异值分解。这两个概念是同一种算法吗？两者到底有什么差别？在本文中，作者梳理了两种算法的概念、来源和内容，并进行了比较。通过对相关内容的梳理，作者提出，矩阵分解是推荐系统中最初使用的概念，奇异值分解是对该方法的进一步发展。在现在的讨论中，一般将两种方法统一成为奇异值分解。
整理自Andrew Ng的machine learning课程。 目录： 梯度下降算法 梯度下降算法的直观展示 线性回归中的梯度下降 前提： 线性回归模型 ：$h(\theta_0,\theta_1)=\theta_0+\theta_1x$ 损失函数：$J(\theta_0,\theta_1)=\frac{1}{2m} \sum_{i=1}^m (h_\theta(x^(i))-y^(i))^2$ 1、梯度下降算法 目的：求解出模型的参数 / estimate the parameters in the
作者：寒小阳 && 龙心尘 （感谢投稿） 原文 ：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49123419 1、总述 逻辑回归是应用非常广
前言：最近在跟着吴恩达老师(Andrew Ng)的视频课程学习机器学习，该视频是2014年拍的，虽然有点老，但理论却并不过时，是非常经典的机器学习入门教程，也正是因为这是入门教程，所以视频中的有些数学知识只给出了结论却未进行推导，这对于入门来说再适合不过了，但如果想深入学习机器学习理论和算法就得对那些数学公式的来龙去脉有比较清楚的认识。所以随着学习的深入，我不知道为什么的地方也越来越多，所以我决定先搞清楚视频中涉及到的那些未被推导的数学公式之后再继续学习后面的视频教程。在搞清楚那些数学知识的时候我会在纸上进行演算，但纸质介质对我来说并不利于长时间保存因而不利于备忘，于是决定把学习到的知识和心得组织成一系列文章发布在公众号上，一方面利于自己温故而知新，另一方面也希望这些文字对有同样疑惑的网友有那么一丁点儿用处。
「这里记录的是吴恩达Andrew Ng在深度学习课程中提到过的优化算法，以及其他受推荐的优化算法。以及日常感谢Andrew Ng的视频」
本文从梯度学习算法的角度中看学习率对于学习算法性能的影响，以及介绍如何调整学习率的一般经验和技巧。 在机器学习中，监督式学习（Supervised Learning）通过定义一个模型，并根据训练集上的数据估计最优参数。梯度下降法（Gradient Descent）是一个广泛被用来最小化模型误差的参数优化算法。梯度下降法通过多次迭代，并在每一步中最小化成本函数（cost function）来估计模型的参数（weights）。 梯度下降的伪代码如下： 重复已下过程，直到收敛为止{ ωj = ωj - λ
来源：towardsdatascience.com 编译：马文 【新智元导读】本文作者最近在Coursera上完成了吴恩达的深度学习系列课程的第四门课“卷积神经网络”，这门课细致解释了优化计算机视觉任
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作者：王抒伟 编辑：王抒伟 首先，让我们来看看主要有啥 1 1.机器学习 过去的十年里已经爆炸了。 大伙几乎每天都会在计算机科学计划，行业会议和各大公众号看到机器学习。 对于所有关于机器学习，许多人会把它能做什么和他们希望做什么混为一谈。 从根本上说，机器学习是使用算法从原始数据中提取信息，并以某种类型的模型表示，我们使用这个模型来推断我们尚未建模的其他数据。 2.神经网络 是机器学习的一种模型 他们已经存在了至少50年。 神经网络的基本单元是松散地基于哺乳动物大脑中的生物神经元的节点。 神经元之间的联系
上节课我们主要对深度学习（Deep Learning）的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发，建立了标准的神经网络（Neural Network）模型结构。然后从监督式学习入手，介绍了St
本文介绍了Batch Normalization在神经网络训练中的重要性，从背景、定义、实现方法、正则化效果和预测阶段的BN等方面进行了全面的阐述。通过Batch Normalization，可以加速神经网络的训练过程并提高模型的性能，在深度学习领域具有广泛的应用和重要意义。
大数据文摘作品 编译：新知之路、小饭盆、钱天培 今年8月，吴恩达的深度学习课程正式上线，并即刻吸引了众多深度学习粉丝的“顶礼膜拜”。一如吴恩达此前在Coursera上的机器学习课程，这几门深度学习课程也是好评如潮。 在诸多粉丝中，加拿大国家银行金融市场的首席分析师Ryan J. Shrott从前三门深度学习课程中总结出了21点心得，总结了该系列课程的诸多精华。 今天，文摘菌就带大家一起来读一读这份“学霸“笔记。 首先来看一下Ryan对该课程的总体评价： 吴恩达先生（Andrew Ng）的3门课程都超级有用，
本文介绍了深度学习的21个心得，包括训练和验证数据的划分、选择合适的网络架构、调参、使用预训练模型、使用迁移学习、使用多任务学习、使用端到端学习、使用生成对抗网络、使用自监督学习、使用强化学习、使用对抗样本、使用正则化、使用模型剪枝、使用缓存、使用量化、使用多GPU训练、使用梯度累积、使用学习率调度器、使用Horovod、使用PyTorch和TensorFlow等。
作者：daniel-D 原文：http://www.cnblogs.com/daniel-D/ 这学期 Pattern Recognition 课程的 project 之一是手写数字识别，之二是做一个网站验证码的识别(鸭梨不小哇）。面包要一口一口吃，先尝试把模式识别的经典问题——手写数字识别做出来吧。这系列博客参考deep learning tutorial ，记录下用以下三种方法的实现过程: Logistic Regression - using Theano for something simpl
一个寒假没有学习，回来之后发现word2vec的很多细节都忘记了……原来脑子真的跟铁一样，长期不用会锈的！于是回来这两天，重读word2vec相关论文，把各个细节再次推导一遍，正好也把NLP系列的word2vec的内容补上。最近刚刚入手iPad，决定试试apple pencil怎么样，结果真是“不用错过一个亿，一用解放生产力”啊！我写笔记，一定要生动，活泼，自由，一定要有丰富的配图，俗话说“没图说个xx”。好了，废话太多了！
众所周知，机器学习代码很难调试。就连简单的前馈神经网络，您也经常需要围绕网络架构、权重值初始化和网络优化做出决策 - 所有这些都可能导致机器学习代码中隐藏BUG。
选自Medium 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 不久前，Coursera 上放出了吴恩达 deeplearning.ai 的第四门课程《卷积神经网络》。本文是加拿大国家银行首席分析师 Ryan S
以深度神经网络为代表的“深度学习”系统越来越多地在各种AI任务中大显神威，包括语言理解、语音和图像识别、机器翻译、规划、甚至游戏和自动驾驶。因此，掌握深度学习方面的专业知识已经逐渐从高深莫测转变为现在许多高级学术问题中必须掌握的背景知识，并且深度学习人才在就业市场中也有很大的优势。
从How-Old.net说起 大家是否玩过How-Old.net呢？ 这个网站能够推测出相片中人物的年龄与性别~ 好神奇~想知道它是如何实现的吗？ 在它的背后，使用了人脸识别、 机器学习、
可以说，吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程是很多人、尤其是中国学生进入机器学习世界的引路人，被认为是入门机器学习的最好课程。截至目前，有超过80000人在Coursera上完成了这门课的学习。
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
16.推荐系统 Recommender System 16.1 问题形式化 Problem Formulation 推荐系统的改善能为公司带来巨大的收益 [以下为 Andrew Ng 的原话]第一、仅仅因为它是机器学习中的一个重要的应用。在过去几年，我偶尔访问硅谷不同的技术公司，我常和工作在这儿致力于机器学习应用的人们聊天，我常问他们，最重要的机器学习的应用是什么，或者，你最想改进的机器学习应用有哪些。我最常听到的答案是推荐系统。现在，在硅谷有很多团体试图建立很好的推荐系统。因此，如果你考虑网站像亚马逊，
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | shawn 过去两年中，我曾经多次折服于机器学习的魅力。但每当我决定尝试新事物时，经常会不得不重新学习某些概念和课程，其实大部分学习就是这样一个过程。在学习机器学习这个复杂领域的过程中，我总结了一些有用的概念、定义、资源和工具。 我将这些内容整理成一个终极总结，希望它可以帮到在机器学习之路上乐在其中（艰难前行）的朋友们。 索引 怎样学习机器学习效果最好 什么是机器学习（ML）？ 常见机器学习算法 监督学习的线性回归 深度学习 TensorFlo
更多笔记请火速前往 DeepLearning.ai学习笔记汇总 本周我们将学习如何配置训练/验证/测试集，如何分析方差&偏差，如何处理高偏差、高方差或者二者共存的问题，如何在神经网络中应用不同的正则化方法(如L2正则化、Dropout)，梯度检测。 一、训练/验证/测试集(Train/dev/test sets) 一般来说为了充分利用已有数据以及让模型预测的更加一般化，通常将数据划分成训练/验证/测试集，划分比例一般为60%-20%-20%。 1.数据划分比例需要注意的问题 在大数据时代，我们很容易
文中的链接请点击网址：http://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/ 预备知识 你必须有大学数学知识。你可以在深度学习这本书的前几章中回顾这些概念： 深度学
“人工智能”这个词每天被到处乱用。你听到开发者们说他们要学习人工智能。你也会听到管理者说他们要把人工智能技术应用他们的服务中。但他们往往并不了解人工智能。
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
整理自Andrew Ng 的 machine learnig 课程 week1 目录： 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 一元线性回归 模型表示 损失函数 梯度下降算法 1、什么是机器学习 Arthur Samuel不是一个playing checker的高手，但是他编了一个程序，每天和这个程序playing checker，后来这个程序最后变得特别厉害，可以赢很多很厉害的人了。所以Arthur Samuel就给机器学习下了一个比较old，不太正式的定义： ” the field of study t
然后剩下的层数才是神经网络的深度。参数的上标，在神经网络中若为方括号，如[1]，说明这来自神经网络的第一层，或与第一层相关。这主要是与圆括号表示样本序号区分的。参数的下标就是这一层的第几个参数。
作者 Ryan Shrott 本文作者，加拿大国家银行首席分析师 Ryan Shrott 完成了迄今为止（2017 年 10 月 25 日）吴恩达在 Coursera 上发布的所有深度学习课程，并
选自Medium 作者：Ryan Shrott 机器之心编辑部 本文作者，加拿大国家银行首席分析师 Ryan Shrott 完成了迄今为止（2017 年 10 月 25 日）吴恩达在 Coursera 上发布的所有深度学习课程，并为我们提供了课程解读。 目前 Coursera 上可用的课程中，有三门课非常值得关注： 1. 神经网络与深度学习（Neural Networks and Deep Learning） 2. 改进深度神经网络：调整超参数、正则化与优化（Improving Deep Neural N
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的regression问题，其中简要提及了梯度下降（gradient descent），这一节将主要针对梯度下降问题展开分析。本文内容涉及机器学习中梯度下降的若干主要问题：调整学习率、随机梯度下降、feature scaling、以及如何直观的理解梯度下降。话不多说，让我们一起学习这些内容吧。 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记01之简介 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记02之Regression 课件网址
参见上一篇《初探篇》里对用于模型训练的样本的定义，样本可以是音频、图片、点集等等，这里我用一个简单的点集作为我们的样本解释，如图
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