24. 正规方程（区别于迭代方法的直接解法） - 1
2023年2月6日 1993观看
[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程
科普 / 科技科学
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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) - 106:16- 4普林斯顿大学公开课：领导能力简介(3) - 306:20
5代价函数08:12
6代价函数（一） - 105:36- 7代价函数（一） - 305:37
8代价函数（二）08:48
9梯度下降 - 105:47- 10梯度下降 - 305:48
11梯度下降知识点总结 - 105:57- 12梯度下降知识点总结 - 306:01
13线性回归的梯度下降 - 105:12- 14线性回归的梯度下降 - 305:08
15矩阵向量乘法 - 106:51- 16矩阵向量乘法 - 306:52
17矩阵乘法 - 105:36- 18矩阵乘法 - 305:43
19逆和转置 - 105:38- 20逆和转置 - 305:37
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） - 108:11- 25正规方程（区别于迭代方法的直接解法） - 308:13
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 - 107:01- 29基本操作 - 307:01
30移动数据 - 108:05- 31移动数据 - 308:06
32计算数据 - 106:39- 33计算数据 - 306:36
34数据绘制09:38
35控制语句：for，while，if.语句 - 106:30- 36控制语句：for，while，if.语句 - 306:31
37矢量 - 106:56- 38矢量 - 306:58
39分类08:08
40决策界限 - 107:26- 41决策界限 - 307:29
42代价函数 - 105:14- 43代价函数 - 305:10
44简化代价函数与梯度下降 - 105:09- 45简化代价函数与梯度下降 - 305:12
46高级优化 - 107:05- 47高级优化 - 307:03
48多元分类：一对多06:15
49过拟合问题09:42
50代价函数 - 105:07- 51代价函数 - 305:04
52线性回归的正则化 - 105:22- 53线性回归的正则化 - 305:28
54Logistic.回归的正则化08:34
55非线性假设09:36
56模型展示Ⅰ - 106:02- 57模型展示Ⅰ - 306:08
58例子与直觉理解Ⅰ07:15
59多元分类03:51
60反向传播算法 - 106:01- 61反向传播算法 - 305:59
62理解反向传播 - 106:24- 63理解反向传播 - 306:27
64使用注意：展开参数07:47
65梯度检测 - 105:50- 66梯度检测 - 305:57
67随机初始化06:51
68组合到一起 - 106:43- 69组合到一起 - 306:42
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 - 105:42- 73正则化和偏差、方差 - 305:41
74学习曲线 - 105:58- 75学习曲线 - 306:04
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 - 107:04- 79精确度和召回率的权衡 - 307:07
80机器学习数据 - 105:36- 81机器学习数据 - 305:37
82优化目标 - 107:25- 83优化目标 - 307:25
84大间隔分类器的数学原理 - 109:52- 85大间隔分类器的数学原理 - 309:47
86核函数1 - 107:54- 87核函数1 - 307:58
88核函数2 - 107:53- 89核函数2 - 307:50
90使用SVM - 110:33- 91使用SVM - 310:31
92无监督学习03:17
93K-Means算法 - 106:18- 94K-Means算法 - 306:19
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109:05
99压缩重现03:54
100问题动机07:38
101高斯分布 - 105:15- 102高斯分布 - 305:15
103开发和评估异常检测系统 - 106:35- 104开发和评估异常检测系统 - 306:38
105选择要使用的功能 - 106:10- 106选择要使用的功能 - 306:11
107多变量高斯分布 - 106:55- 108多变量高斯分布 - 306:55
109使用多变量高斯分布的异常检测 - 107:03- 110使用多变量高斯分布的异常检测 - 307:05
111问题规划07:54
112基于内容的推荐算法 - 107:17- 113基于内容的推荐算法 - 307:16
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 - 106:41- 119随机梯度下降 - 306:43
120随机梯度下降收敛 - 105:47- 121随机梯度下降收敛 - 305:44
122在线学习 - 106:27- 123在线学习 - 306:28
124减少映射与数据并行 - 107:06- 125减少映射与数据并行 - 307:09
126问题描述与.OCR.pipeline07:02
127滑动窗口 - 107:22- 128滑动窗口 - 307:27
129获取大量数据和人工数据 - 108:12- 130获取大量数据和人工数据 - 308:09
131天花板分析：下一步工作的.pipeline - 106:57- 132天花板分析：下一步工作的.pipeline - 307:00
133总结与感谢04:42
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