斯坦福CS229

  • 斯坦福CS229 | 支持向量

    支持向量机(SVM)是一种用于分类问题的机器学习算法。它的目标是找到一个最优的决策边界,使得不同类别的训练样本与其最近的支持向量之间的距离最大化。SVM通过最大化几何边界来实现这一目标。该算法基于函数间隔和几何间隔的概念,利用优化问题来求解最优的分类边界。SVM具有优秀的泛化性能和较高的鲁棒性,适用于线性可分和线性不可分的数据集。 朴素贝叶斯算法:斯坦福CS…

    2024年3月15日
    00105
  • 斯坦福CS229 | GDA 和朴素贝叶斯

    斯坦福CS229介绍了生成学习算法,特别是朴素贝叶斯算法。视频从特征向量的生成开始,然后解释了朴素贝叶斯的基本原理和模型。通过示例,视频展示了如何使用朴素贝叶斯算法对电子邮件进行垃圾邮件分类。视频还探讨了生成学习算法和判别学习算法的区别,并讨论了在不同数据集和假设下使用不同算法的优缺点。总的来说,这个视频为理解生成学习算法提供了基本的概念和原理。 判别学习与…

    2024年3月14日
    00152
  • 斯坦福CS229 | 感知器和广义线性模型

    斯坦福CS229讲解了广义线性模型(GLM)和softmax回归。GLM是指数族的扩展,它将输入特征与参数相关联,并使用链接函数将参数转换为输出概率。对于多类分类,我们使用softmax回归,其中每个类别具有自己的参数。通过最大似然估计,我们可以通过梯度下降来学习参数,以使模型的输出概率与实际标签接近。最终目标是最小化交叉熵损失函数,以使模型的预测与实际标签…

    2024年3月14日
    00105
  • 斯坦福CS229 | 局部加权和逻辑回归

    斯坦福CS229介绍了局部加权和逻辑回归算法。它解释了如何使用局部加权回归来适应非线性函数,并介绍了逻辑回归的概念和用途。视频中还提到了牛顿法作为一种优化算法,可以用来最大化似然函数。牛顿法收敛速度快,但在参数较多时计算成本较高。 局部加权和逻辑回归:斯坦福CS229中讲到了局部加权回归,它是一种修改线性回归的方法,使其适应非线性函数。视频还提到了特征选择算…

    2024年3月14日
    00108
  • 斯坦福CS229 | 线性回归和梯度下降

    斯坦福CS229介绍了线性回归和梯度下降算法的基本概念。它讲解了如何使用线性回归来预测房屋的价格,并介绍了梯度下降算法如何通过迭代优化参数来最小化成本函数。视频还提到了正规方程的推导,以及如何使用正规方程来直接求解最优参数。最后,视频还解释了随机梯度下降算法,并提到了学习率对算法性能的影响。 线性回归基本概念:斯坦福CS229主要讲解了线性回归算法的基本概念…

    2024年3月13日
    00105
  • 斯坦福CS229 | 解锁机器学习入门指南

    斯坦福CS229是关于机器学习的介绍,主讲者讲解了斯坦福CS229课程的内容和重要性。他提到机器学习在各个领域的应用,如医疗、交通等,并强调了机器学习在改变世界的潜力。他还介绍了课程中会涉及的一些主题,包括监督学习、无监督学习和强化学习。通过这个课程,学生将学会构建机器学习模型和应用这些模型来解决实际问题。 机器学习概述:斯坦福CS229是关于机器学习的课程…

    2024年3月12日
    00139
关注微信
Sora改变AI认知方式,开启走向「世界模拟器」的史诗级的漫漫征途。