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102. 高斯分布 - 3
2023年2月6日 805观看
[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程
科普 / 科技科学
共133集
31.1万人观看
1
普林斯顿大学公开课:领导能力简介(1)
06:54
2
欢迎参加《机器学习》课程
06:54
3
普林斯顿大学公开课:领导能力简介(3) - 1
06:16
4
普林斯顿大学公开课:领导能力简介(3) - 3
06:20
5
代价函数
08:12
6
代价函数(一) - 1
05:36
7
代价函数(一) - 3
05:37
8
代价函数(二)
08:48
9
梯度下降 - 1
05:47
10
梯度下降 - 3
05:48
11
梯度下降知识点总结 - 1
05:57
12
梯度下降知识点总结 - 3
06:01
13
线性回归的梯度下降 - 1
05:12
14
线性回归的梯度下降 - 3
05:08
15
矩阵向量乘法 - 1
06:51
16
矩阵向量乘法 - 3
06:52
17
矩阵乘法 - 1
05:36
18
矩阵乘法 - 3
05:43
19
逆和转置 - 1
05:38
20
逆和转置 - 3
05:37
21
多功能
08:22
22
多元梯度下降法
05:04
23
特征和多项式回归
07:39
24
正规方程(区别于迭代方法的直接解法) - 1
08:11
25
正规方程(区别于迭代方法的直接解法) - 3
08:13
26
正规方程在矩阵不可逆情况下的解决方法
05:59
27
导师的编程小技巧
03:33
28
基本操作 - 1
07:01
29
基本操作 - 3
07:01
30
移动数据 - 1
08:05
31
移动数据 - 3
08:06
32
计算数据 - 1
06:39
33
计算数据 - 3
06:36
34
数据绘制
09:38
35
控制语句:for,while,if.语句 - 1
06:30
36
控制语句:for,while,if.语句 - 3
06:31
37
矢量 - 1
06:56
38
矢量 - 3
06:58
39
分类
08:08
40
决策界限 - 1
07:26
41
决策界限 - 3
07:29
42
代价函数 - 1
05:14
43
代价函数 - 3
05:10
44
简化代价函数与梯度下降 - 1
05:09
45
简化代价函数与梯度下降 - 3
05:12
46
高级优化 - 1
07:05
47
高级优化 - 3
07:03
48
多元分类:一对多
06:15
49
过拟合问题
09:42
50
代价函数 - 1
05:07
51
代价函数 - 3
05:04
52
线性回归的正则化 - 1
05:22
53
线性回归的正则化 - 3
05:28
54
Logistic.回归的正则化
08:34
55
非线性假设
09:36
56
模型展示Ⅰ - 1
06:02
57
模型展示Ⅰ - 3
06:08
58
例子与直觉理解Ⅰ
07:15
59
多元分类
03:51
60
反向传播算法 - 1
06:01
61
反向传播算法 - 3
05:59
62
理解反向传播 - 1
06:24
63
理解反向传播 - 3
06:27
64
使用注意:展开参数
07:47
65
梯度检测 - 1
05:50
66
梯度检测 - 3
05:57
67
随机初始化
06:51
68
组合到一起 - 1
06:43
69
组合到一起 - 3
06:42
70
决定下一步做什么
05:50
71
诊断偏差与方差
07:42
72
正则化和偏差、方差 - 1
05:42
73
正则化和偏差、方差 - 3
05:41
74
学习曲线 - 1
05:58
75
学习曲线 - 3
06:04
76
决定接下来做什么
06:50
77
确定执行的优先级
09:29
78
精确度和召回率的权衡 - 1
07:04
79
精确度和召回率的权衡 - 3
07:07
80
机器学习数据 - 1
05:36
81
机器学习数据 - 3
05:37
82
优化目标 - 1
07:25
83
优化目标 - 3
07:25
84
大间隔分类器的数学原理 - 1
09:52
85
大间隔分类器的数学原理 - 3
09:47
86
核函数1 - 1
07:54
87
核函数1 - 3
07:58
88
核函数2 - 1
07:53
89
核函数2 - 3
07:50
90
使用SVM - 1
10:33
91
使用SVM - 3
10:31
92
无监督学习
03:17
93
K-Means算法 - 1
06:18
94
K-Means算法 - 3
06:19
95
优化目标
07:04
96
随机初始化
07:49
97
选取聚类数量
08:22
98
主成分分析问题规划1
09:05
99
压缩重现
03:54
100
问题动机
07:38
101
高斯分布 - 1
05:15
102
高斯分布 - 3
05:15
103
开发和评估异常检测系统 - 1
06:35
104
开发和评估异常检测系统 - 3
06:38
105
选择要使用的功能 - 1
06:10
106
选择要使用的功能 - 3
06:11
107
多变量高斯分布 - 1
06:55
108
多变量高斯分布 - 3
06:55
109
使用多变量高斯分布的异常检测 - 1
07:03
110
使用多变量高斯分布的异常检测 - 3
07:05
111
问题规划
07:54
112
基于内容的推荐算法 - 1
07:17
113
基于内容的推荐算法 - 3
07:16
114
协同过滤算法
08:27
115
矢量化:低轶矩阵分解
08:28
116
实施细节:均值规范化
08:31
117
学习大数据集
05:45
118
随机梯度下降 - 1
06:41
119
随机梯度下降 - 3
06:43
120
随机梯度下降收敛 - 1
05:47
121
随机梯度下降收敛 - 3
05:44
122
在线学习 - 1
06:27
123
在线学习 - 3
06:28
124
减少映射与数据并行 - 1
07:06
125
减少映射与数据并行 - 3
07:09
126
问题描述与.OCR.pipeline
07:02
127
滑动窗口 - 1
07:22
128
滑动窗口 - 3
07:27
129
获取大量数据和人工数据 - 1
08:12
130
获取大量数据和人工数据 - 3
08:09
131
天花板分析:下一步工作的.pipeline - 1
06:57
132
天花板分析:下一步工作的.pipeline - 3
07:00
133
总结与感谢
04:42
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