本周主要介绍了梯度下降算法运用到大数据时的优化方法。...如图示，因为每次只更新一个权重，所以相比于批量梯度下降的收敛路线，随机梯度下降要更加崎岖迂回一些。而且每次收敛的结果也不一定相等。...2）Mini-Batch Gradient Descent 上面的随机梯度下降的收敛过程显得比较任性，所以综合前面提到的两种梯度算法的优点提出了小批量梯度下降算法，即每次考虑一小批量的数据来更新权重，算法如下...Advanced Topics 1）Online Learning 在线学习算法适用于有一系列连续的数据需要学习的情况。有点类似于随机梯度下降算法，每次使用一个数据来更新权重。...这就是在线学习机制，然后就像我们所看到的，我们所使用的这个算法与随机梯度下降算法非常类似，唯一的区别的是，我们不会使用一个固定的数据集，我们会做的是获取一个用户样本，从那个样本中学习，然后丢弃那个样本并继续下去
今天首先给大家分享一个很好的机器学习课程： 威斯康星大学机器学习课程 目前该课程推出了最新的一节课： 部分课件内容 课程表 课程学习地址： http://pages.stat.wisc.edu/~sraschka.../teaching/stat479-fs2018/#schedule 第二个给大家分享的是： Andrew Ng机器学习课程的Python实现 部分内容 内容链接： https://medium.com.../analytics-vidhya/python-implementation-of-andrew-ngs-machine-learning-course-part-1-6b8dd1c73d80
当然，我的想法在2013年左右改变了，但这个课程我一直存着。直到两年之后，我决定上 Andrew Ng 的《机器学习》课，然后得以过了一遍 Hinton 的这门课。...有许多学员评论说，NNML 比 Andrew Ng 的机器学习课要难的多（Andrew Ng 的 Machine Learning 课地址：https://www.coursera.org/learn/...假设你只是想使用 ML / DL 的一些好用的工具，你可以学 Andrew Ng 的课程，试验一系列的实现，然后就可以自以为是专家了——现在很多人正是这样。...实际上，Ng 的机器学习课程的设计就是只给你尝试一下 ML，而且你确实能够在课程完成后学会使用许多 ML 工具。 也就是说，你应该意识到你对 ML / DL 的理解还是非常浅的。...例如，bias / variance 是频率学派的权衡，但对贝叶斯派来说，这被认为是“频率学派的错觉”（frequentist illusion）。其他一些概念也是如此，例如反向传播、梯度下降等概念。
引言 吴恩达（Andrew Ng），毫无疑问，是全球人工智能（AI）领域的大 IP！...完整中文笔记（pdf、word、markdown版本）、中英文字幕离线视频、复现的python作业： https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes...在线笔记： http://www.ai-start.com/ml2014/ 课后作业（Python 版本）： https://github.com/nsoojin/coursera-ml-py 课后作业...梯度下降VS线性回归算法 批量梯度下降算法 对之前的线性回归问题运用梯度下降法，关键在于求出代价函数的导数，即： 这种梯度下降的算法称之为批量梯度下降算法，主要特点： 在梯度下降的每一步中，我们都用到了所有的训练样本...在梯度下降中，在计算微分求导项时，我们需要进行求和运算,需要对所有m个训练样本求和 至此，第一周的课程笔记完毕！
Andrew Ng机器学习课程笔记（一）之线性回归 版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364598.html 前言...学习了Andrew Ng课程，开始写了一些笔记，现在写完第5章了，先把这5章的内容放在博客中，后面的内容会陆续更新！...这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第一章线性回归，主要介绍了梯度下降法，正规方程，损失函数，特征缩放，学习率的选择等等 1.梯度下降法 原理图解： ? （1） 目标：最小化建立代价函数 ?...正规方程 上面使用梯度下降算法，但是对于某些线性回归问题，正规方程方法是更好的解决方案。 ?...梯度下降法与正规方程比较 ? 总结一下，只要特征变量的数目并不大，标准方程是一个很好的计算参数θ的替代方法。具体地说，只要特征变量数量小于一万，通常使用标准方程法，而不使用梯度下降法。
5.教程：使用Python和Theano库进行深度学习（201 K视图） - 52分钟 在不到一个小时的时间了解Theano。...9.播放列表：Keras-Python深度学习（30.3 K观看次数） - 85分钟 YouTube频道“The SemiColon”已经发布了一系列使用Theano和Keras的教程，第11个视频来实现使用...10.免费在线课程：Andrew Ng深度学习（完整课程）（28 K视图） - 4周课程 就像我以前在金融界的ML十大视频文章中，我已经保存了最后的最好的东西。...如果你想学习深度学习作为一个在线课程，吴恩达可以说是最有名的ML讲师。...作为一个为期四周的课程，涵盖了98个视频，本课程将教你如何使用DL，神经网络，二元分类，导数，梯度下降，激活函数，反向传播，正则表达，RMSprop，dropout。
Andrew Ng机器学习课程笔记（三）之正则化 版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7365475.html 前言...学习了Andrew Ng课程，开始写了一些笔记，现在写完第5章了，先把这5章的内容放在博客中，后面的内容会陆续更新！...这篇博客主要记录Andrew Ng课程第三章正则化，主要介绍了线性回归和逻辑回归中，怎样去解决欠拟合和过拟合的问题 简要介绍：在进行线性回归或逻辑回归时，常常会出现以下三种情况 回归问题： ?...正则化线性回归 （1）基于梯度下降 正则化线性回归的代价函数为： ? 如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化，因为我们未对θ0进行正则化，所以梯度下降算法将分两种情形： ?...可见，正则化线性回归的梯度下降算法的变化在于，每次都在原有算法更新规则的基础上令θ值减少了一个额外的值。 （2） 正规方程 ? 3. 正则化逻辑回归 相应的代价函数： ? 梯度下降算法： ?
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(CSDN)系列笔记中都有提到，所以这里不再赘述。...另外本系列课程也设有Jupyter Notebook形式练手项目，具体的可跳转至Coursera深度学习(DeepLearning.ai)课程习题--Python学习。 1、神经网络概要 ?...'(z) = 0 \ when \ z<0\) 9、神经网络的梯度下降法 10、直观理解反向传播 ?...9、10节的内容都是介绍的神经网络的计算过程，更加详细的可以参看Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(上)(神经网络损失函数&反向传播算法） 11、随机初始化 在神经网络中,如果将参数全部初始化为...更加详细的介绍可参看Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(下)(梯度检测&BP随机初始化) 参考资料: Deep learning系列（七）激活函数 神经网络为什么要有激活函数，为什么
Andrew Ng机器学习课程笔记（二）之逻辑回归 版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364636.html 前言...学习了Andrew Ng课程，开始写了一些笔记，现在写完第5章了，先把这5章的内容放在博客中，后面的内容会陆续更新！...这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第二章逻辑回归，主要介绍了梯度下降法，逻辑回归的损失函数，多类别分类等等 简要介绍：逻辑回归算法是分类算法，我们将它作为分类算法使用。...实现算法：梯度下降算法 1. 建立逻辑回归假设 ? 括号内的 x跟线性回归的一样，主要是套上g(x)，压缩它的函数值范围，方便分类判决。 g(x)的表达式如下： ?...这样符合单调性，就可以使用梯度下降法。 于是代价函数定义如下 ? 3. 参数更新迭代 这个与线性回归相同 ? 4.
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。...那么，全部用Python完成是怎么回事？ Reddit用户rsdsdsr的帖子如下： 一句话总结：吴恩达的Coursera ML课程可以用Python完成，而且你不必是Python专家就可以做到。...我最近在Coursera上完成了吴恩达的ML课程，但我没有使用推荐的Matlab/Octave，而是完全用Python来完成。...Andrew Ng能以一种愉快的语调把知识点讲得很清楚，他的课也很容易学。如果你决定尝试用Python完成这门课程，祝你好运，我希望这个帖子是令人鼓舞的！...Python作业代码 rsdsdsr公开了他的作业代码： https://github.com/seddonr/Ng_ML 内容： Ex1：线性回归 有一个变量和多个变量。
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。...我最近在Coursera上完成了吴恩达的ML课程，但我没有使用推荐的Matlab/Octave，而是完全用Python来完成。...你可以在这里查看我作业的Jupyter notebooks： https://github.com/seddonr/Ng_ML 我绝不是第一个这样做的人，但我认为应该发这个帖子，作为给那些正在考虑参加这门课程...Andrew Ng能以一种愉快的语调把知识点讲得很清楚，他的课也很容易学。如果你决定尝试用Python完成这门课程，祝你好运，我希望这个帖子是令人鼓舞的！...Python作业代码 rsdsdsr公开了他的作业代码： https://github.com/seddonr/Ng_ML 内容： Ex1：线性回归 有一个变量和多个变量。
希望你已经准备好去了解深度学习的方法及它的工作原理。 深度学习是ML（机器学习）的一种方法。它允许我们使用特定的数据和方法（监督学习或者非监督学习）来训练AI（人工智能）。...为了解决这个问题，我们引入一个新的概念梯度下降。 梯度下降是一种方法，可以让我们找到一个函数的最小值，在本次案例中，我们正尝试寻找最低的损失函数。...这就是为什么你需要强劲的计算力了。 当然，神奇的是损失函数的更新下降是梯度下降的，由程序自动完成的。 一旦通过这样的训练得到了比较好的模型，那么就可以通过他来预测未来航空公司的价格。...目前，深度学习最好的课程是Andrew Ng的深度学习课程。如果你对获得证书不感兴趣，你可以免费体验这个课程。 如果你有任何问题，或者想了解深度学习相关的技术概念，可以回复本帖。...• 通过数据集的每次迭代，使用梯度下降来调整神经元之间的权重，从而降低损失函数数据。 如果你喜欢这篇文章，请给我一些鼓励！让更多人看到它，谢谢！
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...重点&难点 上面内容中需要强调的有： 1）梯度下降算法 ? 计算步骤： ? 梯度下降又可分为：梯度下降、随机梯度下降、批量梯度下降，具体区别和如何实现参考 梯度下降、随机梯度下降和批量梯度下降
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。...星期一：学习一些实例 我的学习之旅从查找关于 Scikit Learn 的视频教程开始。我最后选择了 Sentdex 关于使用ML投资股票的教程，这个教程给了我继续学习的必备知识。 ?...你意识到你可以使用 ML 来解决现实生活中的问题的时刻是很一个关键的时刻。 星期三：从头开始 在玩转各种 Scikit Learn 模块后，我决定尝试从头开始写一个线性回归算法。...幸运的是，coursera 课程详细介绍了几种算法的工作原理，这在很大程度上是有用的。更具体地说，它描述了使用具有梯度下降的线性回归的最底层的概念。 ?...但它很实用，因为它会讲如何使用 Scikit Learn，这比 Coursera 课程中的告诉你用 Octave 从头开始实现算法更易于应用到实际问题。
您可以使用Octave，Matlab，SAS，R，Python等，但您想要制作的最终推断仍然是相同的。 有几个关于机器学习的认证课程。...我已经列出了一系列顶级课程，大多数是免费或至少是负担得起的，这将有助于您成为ML专家。本文中列出的课程旨在帮助您开始激动人心且快速发展的机器学习领域。其他人带您了解更高级的方面。...当然，这是艰苦的工作，但如果你愿意追求某些东西，你就会发现成功的方法。 1. Andrew Ng的机器学习 这是斯坦福大学提供的机器学习中最受欢迎的课程。...Andrew Ng将带您使用Octave，这是一个很好的工具，可以在您的算法投入使用之前对其进行测试。...Coursera的专业化机器学习 这是Coursera最近推出的机器学习认证课程之一。这个关于Python机器学习专业的课程包括六门课程。它主要使用深度学习来讨论构建机器学习应用程序。
最近我刚刚完成了 Andrew Ng（吴恩达）在 Coursera 上的 deeplearning.ai 的专业化课程，所以我想与大家分享一下我在学习这套课程中的想法以及经验。...你所要具备的基础知识只是知道一点点如何计算矩阵代数，懂得通过偏导来计算梯度，懂得基本的线性回归模型以及梯度下降法，而剩下的其它知识 Andrew 都会教你的。...你将学习到 Logistic 回归、损失函数、激活函数以及梯度下降法（随机梯度下降法和小批量梯度下降法）是如何工作的。同时还将快速介绍如何使用 Python 的 Numpy 库进行矩阵代数计算。 ?...对一张猫的图像进行分类预测 该课程的主要任务是进行概览式简介。Andrew Ng 是一位出色的讲师，即便是那些数学基础较差的同学应该也能很好地理解上课所讲的内容。...这几节课程解决了最常见的问题，比如过拟合和梯度消失/爆炸。你将学习到如何找到合适的权重初始化、使用 dropouts 技术、正则化以及归一化操作。
吴恩达在AI教育上，继《Machine Learning》和《Deep Learning Specialization》和和视频课程后，再出力作《Machine Learning Yearning》，旨在教你如何使用机器学习算法...如果你想免费获得draft chapters，那么请打开下述网址进行报名：http://mlyearning.org ML MOOC（Andrew NG开设的机器学习课程）和deeplearning.ai...的Deep Learning Specialization（Andrew NG开设的深度学习课程）教很多技术算法，但最好的人工智能技术人员还需要知道如何构建一个机器学习（ML）项目。...这本书不是为了不关注ML算法的教学，而是在于教你如何使用ML算法。如果你渴望成为在人工智能行业中的技术领导者，并想要学习如何为你的团队工作设定方向，那么这本书将会帮助到你。...如今，这部分工作已经完成，我开始回到这本书的攥写中，希望你能从这本书中得到帮助! 注册网址：http://mlyearning.org Andrew Ng 如何获取这本呢？
他最为人所知的是他在coursera上的机器学习课程，对于许多人来说，这是理解人工智能的第一步。自2002年获得博士学位以来，Andrew Ng一直在斯坦福任教。...机器学习课程是Andrew Ng（吴恩达）在coursera上的一门课程，毫无疑问，他的课程是最好的。这门课程现在已经被全世界超过10万名学生所接受。...有趣的是：当你去访问任何一个ML/AI专家的linkedin档案，这个ML课程很可能是他们在线上的第一个课程。...Andrew Ng最近刚刚为人工智能相关的创业公司推出了一个1.75亿美元的人工智能基金。在这里了解更多。...在Andrew Ng的引导下，他在coursera上发布了他的神经网络课程，这是一个巨大的成功。
几年前，Kaggle 的用户调查显示，在人工智能这个领域工作的人中，只有 30% 的人在学校学习过机器学习或数据科学。相反，66% 的受访者是自学的。超过一半的受访者说他们使用网络课程学习新的学科。...你需要阅读或更新基础理论，无需阅读整个教程，只需关注关键概念： 数据分析用到的线性代数：标量、向量、矩阵和张量 数学分析：导数和梯度 概率论基础 为了快速学习线性代数和数学分析，我推荐以下课程：...此外，这个工具很容易学习和使用。它里面有很多库可以调用，网上也可以找到大量的在线课程和资料。所以你可以选择符合你喜好的学习方式。...Francesco Corea 开发的人工智能知识地图 想象一下你是如何理解上面的计划的，我会像 Andrew Ng 那样说「如果你不明白，请不要担心」。只需要看到整个画面，了解每个元素的位置。...里面有很多有用的插图，你会了解梯度下降的原理（https://www.amazon.com/Neural-Network-Projects-Python-ultimate/dp/1789138906）。
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