機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 手写版笔记大全

大家好,我是Mac Jiang。看到大家对我的博客的支持,非常感动。今天和大家分享的是我在学习机器学习基石时的手写笔记。当时在学习的时候,我把一些我认为重要的东西写了下来,一来是为了加深印象,二来是为了供以后复习之用。

网上的机器学习基石笔记也有很多,但大多是电子版,个人更加倾向于手写版的自由。毛主席曾经说过,“不动笔墨不读书”,我觉得这句话非常有道理,以我个人的学习方法而言,是离不开笔墨的。

分享自己的笔记的目的主要是为大家提供一些学习上的帮助,和大家一起讨论学习,当然也可以在以后学习工作中遇到困惑时翻开看看。

本着知识分享的态度,本笔记下载免费!

网址:http://download.csdn.net/detail/a1015553840/9569739

还有很多博友问我是否有机器学习技法的习题解答,由于种种原因,机器学习技法的学习没能如期进行,这里深感抱歉!以后要是有时间,一定补上!

再次感谢大家的支持!

机器学习基石汇总贴:http://blog.csdn.net/a1015553840/article/details/51085129

时间: 2025-02-01 12:00:17

機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 手写版笔记大全的相关文章

機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 作业四 课后习题解答

大家好,我是Mac Jiang,今天和大家分享coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业四的习题解答.笔者在做这些题目时遇到很多困难,当我在网上寻找答案时却找不到,而林老师又不提供答案,所以我就想把自己做题时对题目如何思考的写下来,为大家提供一些思路.当然,我对题目的理解不一定是正确的,如果各位博友发现错误请及时留言联系,谢谢!再次提醒:请不要以此博客作为通过考试的用途,还是更好学习.理解课程的途径!希望我的博客对您的学习有所帮助!

機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 作业二 课后习题解答

大家好,我是Mac Jiang,首先祝贺大家清明节快乐!作为一名苦逼的程序员,博主只能窝在实验室玩玩游戏,顺便趁着大早上没人发一篇微博.不过还是祝各位出行的兄弟玩的开心! 今天和大家分享coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业二的习题解答.笔者在做这些题目时遇到很多困难,当我在网上寻找答案时却找不到,而林老师又不提供答案,所以我就想把自己做题时对题目如何思考的写下来,为大家提供一些思路.当然,我对题目的理解不一定是正确的,如果各位博

機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 作业三 课后习题解答

今天和大家分享coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业三的习题解答.笔者在做这些题目时遇到很多困难,当我在网上寻找答案时却找不到,而林老师又不提供答案,所以我就想把自己做题时对题目如何思考的写下来,为大家提供一些思路.当然,我对题目的理解不一定是正确的,如果各位博友发现错误请及时留言联系,谢谢!再次提醒:请不要以此博客作为通过考试的用途,还是更好学习.理解课程的途径!希望我的博客对您的学习有所帮助! 本文出处:http://blog

機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 作业四 Q13-20 MATLAB实现

大家好,我是Mac Jiang,今天和大家分享Coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业四 Q13-20的MATLAB实现.以前的代码都是通过C++实现的,但是发现C++实现这些代码太麻烦,这次作业还要频繁更改参数值,所以选择用MATLAB实现了.与C++相比,MATLAB实现显然轻松很多,在数据导入方面也更加方便.我的代码虽然能够得到正确答案,但是其中可能有某些思想或者细节是错误的,如果各位博友发现,请及时留言纠正,谢谢!再次声明,

機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 作业三 Q18-20 C++实现

大家好,我是Mac Jiang,今天和大家分享Coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业三 Q18-20的C++实现.虽然有很多大神已经在很多博客中给出了Phython的实现,但是给出C++实现的文章明显较少,这里为大家提供一条C++实现的思路!我的代码虽然能够得到正确答案,但是其中可能有某些思想或者细节是错误的,如果各位博友发现,请及时留言纠正,谢谢!再次声明,博主提供实现代码的原因不是为了让各位通过测试,而是为学习有困难的同学提供

機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 作业三 Q13-15 C++实现

大家好,我是Mac Jiang,今天和大家分享Coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业三 Q6-10的C++实现.虽然有很多大神已经在很多博客中给出了Phython的实现,但是给出C++实现的文章明显较少,这里为大家提供一条C++实现的思路!我的代码虽然能够得到正确答案,但是其中可能有某些思想或者细节是错误的,如果各位博友发现,请及时留言纠正,谢谢!再次声明,博主提供实现代码的原因不是为了让各位通过测试,而是为学习有困难的同学提供一

機器學習基石 (Machine Learning Foundations) 作业1 Q18-20的C++实现(pocket)

大家好,我是Mac Jiang,今天和大家分享Coursera---台湾大学---機器學習基石 (Machine Learning Foundations)---作业1:Q18-20的C++实现.虽然我的代码得到了较为正确的结果,但是肯定不是最好的,如果各位博友有更好的实现思路,请留言指正,谢谢!希望我的博客能给您带来一些学习上的帮助!Q15-17的实现过程已经在:http://blog.csdn.net/a1015553840/article/details/50979434中给出,有需要的博

NTU-Coursera机器学习:机器学习基石 (Machine Learning Foundations)

课讲内容 这门课以8周设计,分成 4个核心问题,每个核心问题约需2周的时间来探讨.每个约2个小时的录影中,每个小时为一个主题,以会各分成4到5个小段落,每个段落里会有一个后多个随堂的练习.我们在探讨每个核心问题的第二周.依上所述,課程的規畫如下: When Can Machines Learn? [何时可以使用机器学习] 第一周:(NTU-Coursera机器学习:机器学习问题与二元分类) 第一讲:The Learning Problem [机器学习问题]第二讲:Learning to Answ

機器學習的看法

看了官方的機器學習的介紹文檔,感覺機器學習的發展方向還是有很大的空間的.雖然說現在的方向很好,但是,這不是唯一的途徑. 生命科學的發展還在繼續,硬件產業的技術還在突破提升,雖然速度慢了,但是我相信,那些存在于實驗室里的東西,仍不是這個時代所能接受的. 如果到了未來的某一天,機器學習和人工智能真的發展到了一定的境界,那麽,機器終究會有超越人類的一天. 科學是無限制的,這也是人的欲望的表現. 現在的人類和機器的耦合度越來越高了,未來的某一天(現在也有表現),如果人類發展到終究是得依靠機器才能生存的話