andrew专题
【机器学习】Andrew Ng——05Octave
Octave Octave介绍 Octave是一种高层解释类编程语言，旨在解决线性和非线性的数值计算问题。Octave为GNU项目下的开源软件，早期版本为命令行交互方式，4.0.0版本发布基于QT编写的GUI交互界面。Octave语法与Matlab语法非常接近，可以很容易的将matlab程序移植到Octave。同时与C++,QT等接口较Matlab更加方便。
Andrew NG的书“Machine Learning Yearning”中的6个重要的概念
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Niklas Donges 编译：ronghuaiyang 前戏 吴恩达的新书“Machine Learning Yearning”，大家看过了吗？没看过也没关系，给大家介绍一下书中的6个重要概念！ Machine Learning Yearning是关于机器学习项目发展的结构化书。这本书以一种易于与队友和合作者分享的形式，
Andrew Ng为何离职谷歌加盟百度
山景城，加利福利亚——尽管中国科技公司百度尚未就其广受欢迎的搜索引擎和其他网络业务提供英文服务，但是总有一天，它会展翅翱翔，成为消费者的宠儿。 百度的强势之处不在于其备受青少年青睐的市场营销，也不在于其以企业为中心的销售团队，而在于它的数据中心。百度的服务器运行着复杂的算法，处理海量数据，而在这些数据的背后是百度越来越智能的应用。这些应用不仅包括搜索引擎，还有音乐，新闻，图片，视频和语音识
Andrew Ng 吴恩达的深度学习课程作业 TensorFlow Tutorial (TF2兼容)
使用TensorFlow 2.6.0版本改写TensorFlow 1的代码，使用TF2兼容TF1的API。 1 - Exploring the Tensorflow Library 1.1 导入相关库 import mathimport h5pyimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport tensorflow as
Andrew Ng机器学习week9(Anomaly Detection and Recommender Systems)编程习题
Andrew Ng机器学习week9(Anomaly Detection and Recommender Systems)编程习题 estimateGaussian.m function [mu sigma2] = estimateGaussian(X)%ESTIMATEGAUSSIAN This function estimates the parameters of a %Gaussi
Andrew Ng机器学习week8(Unsupervised Learning)编程习题
Andrew Ng机器学习week8(Unsupervised Learning)编程习题 findClosestCentroids.m function idx = findClosestCentroids(X, centroids)%FINDCLOSESTCENTROIDS computes the centroid memberships for every example% i
Andrew Ng机器学习week7(Support Vector Machines)编程习题
Andrew Ng机器学习week7(Support Vector Machines)编程习题 gaussianKernel.m function sim = gaussianKernel(x1, x2, sigma)%RBFKERNEL returns a radial basis function kernel between x1 and x2% sim = gaussianKe
Andrew Ng机器学习week6(Regularized Linear Regression and Bias/Variance)编程习题
Andrew Ng机器学习week6(Regularized Linear Regression and Bias/Variance)编程习题 linearRegCostFunction.m function [J, grad] = linearRegCostFunction(X, y, theta, lambda)%LINEARREGCOSTFUNCTION Compute cost an
跟TED演讲学英文：How AI could empower any business by Andrew Ng
How AI could empower any business Link: https://www.ted.com/talks/andrew_ng_how_ai_could_empower_any_business Speaker: Andrew Ng Date: April 2022 文章目录 How AI could empower any businessIntrodu
CodeForces 1100E :Andrew and Taxi 二分 + 拓扑排序
传送门 题目描述 给定一个有向图，改变其中某些边的方向，它将成为一个有向无环图。 现在求一个改变边方向的方案，使得所选边边权的最大值最小。 分析 很巧妙的一道题 首先因为是求最大值的最小值，很容易想到二分，所以怎么去构造 c h e c k check check函数呢？ 我们去二分 m i d mid mid，把大于 m i d mid mid的边加入图中，判断图中是否有环，如果有环，必
Machine Learning by Andrew Ng on Coursera Week1(Coursera机器学习课程第一周总结)
Machine Learning by Andrew Ng on Coursera 机器学习是近年来的一大热门学科，本人对此非常感兴趣，正好本学期学校开设机器学习MOOC课程，可以学习Coursera正版机器学习课程，于是决定每周在此总结学习的内容与大家分享。 Week1: 第一周的内容不多，主要是介绍一些基础知识，初步讲解代价函数和梯度下降法。 What is machi
2007-2008 Summer Petrozavodsk Camp, Andrew Stankevich Contest 26 (ASC 26) Codeforces Gym 100153
2007-2008 Summer Petrozavodsk Camp, Andrew Stankevich Contest 26 (ASC 26) A. War Academy 枚举团体训练的时间。注意只看相对误差，所以需要注意精度。 B. Discount 与A题相似，按(100-b)*a/b排序后，可以分成打折和减价两段。 C. Dowry 折半排序。 D. Minimal Cu
2006-2007 Winter Petrozavodsk Camp, Andrew Stankevich Contest 23 (ASC 23)
2006-2007 Winter Petrozavodsk Camp, Andrew Stankevich Contest 23 (ASC 23) A.Bike Roads 三分套三分，但要注意极小值不止一个。 但这些极小值显然都不会很接近，把圆分段，暴力枚举三分。 C.Hex dfs判断左右/上下是否联通 D.Monotone Gray Code 一道论文题(monotone gra
【Deep Learning】【Andrew Ng】- 编程题(Week 2——Python Basics with Numpy)
Python Basics with Numpy (optional assignment) Welcome to your first assignment. This exercise gives you a brief introduction to Python. Even if you’ve used Python before, this will help familiarize
Coursera 机器学习（by Andrew Ng）课程学习笔记 Week 7——支持向量机
此系列为 Coursera 网站机器学习课程个人学习笔记（仅供参考） 课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 参考资料：http://blog.csdn.net/scut_arucee/article/details/50419229 一、支持向量机的引入 1.1 从逻辑回归引入SVM 支持向量机（Support Ve
Coursera 机器学习（by Andrew Ng）课程学习笔记 Week 5——神经网络（二）
此系列为 Coursera 网站机器学习课程个人学习笔记（仅供参考） 课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 参考资料：http://blog.csdn.net/SCUT_Arucee/article/details/50176159 一、神经网络的代价函数 1.1 神经网络的模型参数 假设我们有下图这样的神经网络：
Coursera 机器学习（by Andrew Ng）课程学习笔记 Week 4——神经网络（一）
此系列为 Coursera 网站机器学习课程个人学习笔记（仅供参考） 课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 参考资料：http://blog.csdn.net/scut_arucee/article/details/50144225 一、前言 1.1 分类器 当我们用机器学习算法构造一个汽车识别器时，我们需要一个带标
Coursera 机器学习（by Andrew Ng）课程学习笔记 Week 3——逻辑回归、过拟合与正则化
此系列为 Coursera 网站机器学习课程个人学习笔记（仅供参考） 课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 参考资料：http://blog.csdn.net/scut_arucee/article/details/49889405 一、Classification and Representation 1.1 分类问
Coursera 机器学习（by Andrew Ng）课程学习笔记 Week 2——多元线性回归和正规方程
此系列为 Coursera 网站机器学习课程个人学习笔记（仅供参考） 课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 参考资料：http://blog.csdn.net/SCUT_Arucee/article/details/49448111 http://blog.csdn.net/sinat_30071459/artic
Coursera 机器学习（by Andrew Ng）课程学习笔记 Week 1——简单的线性回归模型和梯度下降
此系列为 Coursera 网站机器学习课程个人学习笔记（仅供参考） 课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 参考资料：http://blog.csdn.net/scut_arucee/article/details/49453033 1 Introduction 1.1 机器学习的定义 Arthur Samuel
机器学习之Andrew Ng课程复习--- 机器学习系统设计
Prioritizing what to Work on 接下来我们将谈到机器学习系统的设计，主要涉及你在设计复杂的机器学习系统时会遇到的问题，同时我们会给出一些如何构建一个复杂的机器学习系统的建议。接下来的讨论可能连贯性不够，但是它集中的表述了你在设计机器学习系统时可能会遇到的不同问题，虽然这些内容数学性不强，但是对于我们设计机器学习系统非常有用，从而节省大量时间。
机器学习之Andrew Ng课程复习--- 怎样选择机器学习方法、系统
通过Ng公开课前些章节的学习，我们已经掌握了部分机器学习算法，可是怎么样选择合适的算法去解决自己的问题，构建属于自己的机器学习系统呢？Ng第六堂课给了我们答案。 Ng的关注重点是：假如你在开发一个机器学习系统，或者试着改进一个机器学习系统时，你应该如何决定接下来应该如何做。为了解释这个过程，我们仍然使用预测房价的例子，假设我们已经实现了用规则化的线性回归方法预测房价：
Andrew Ng机器学习课程笔记--week8(K-meansPCA)
Unsupervised Learning 本周我们讲学习非监督学习算法，会学习到如下概念 聚类（clustering）PCA(Principal Componets Analysis主成分分析)，用于加速学习算法，有时在可视化和帮助我们理解数据的时候会有难以置信的作用。 一、内容概要 Clustering K-Means AlgorithmOptimization ObjectiveRando
机器学习之Coursera Andrew Ng 《Machine Learning》 week 6 test 2
本系列文章是coursera上Andrew Ng的《Machine Learning》的测验题，每次测验都会有不同的错，记录下来，不定时的补充。错的题目希望能帮我改正一下，我改错的也希望大家能提出。 1、 Accuarcy = (85 + 10) / 1000 = 0.095 Precision = 85 / (85 + 890) = 0.087
Andrew Ng机器学习公开课01：机器学习动机与应用
学习型算法：应用：计算机读手写字符、内容推荐（书，电影） 前提知识：计算机科学基本原理、 大O、数据结构（队列、链表、栈、二叉树）、编程能力（Matlab / Octave）、概率统计（随机变量）、线性代数（矩阵、向量） Octave：MATLAB的免费版，功能没有matlab多 大O符号：用于描述函数渐进行为的数学符号，用另一个（通常更简单的）函数来描述一个函数