88. 核函数2 - 1

2023年2月6日 1377观看

[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程

科普 / 科技科学

[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程

共133集 31.2万人观看

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
54Logistic.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
93K-Means算法 - 1
06:18
94K-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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