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吴恩达 老师 机器学习资料

最近有同学问我要一些 机器学习 的 资料,现分享一下,有视频,编程题,开发下面是吴恩达 老师 的视频课程:https://pan.baidu.com/s/1EUWlqdUUneQwWMsN4C6dFQ或者 直接 上 https://www.coursera.org/ 上面也可以学习,目前这个课程是 免费的。建议按照coursera的视频看一遍(因为 线上 会对 ...

#机器学习
斯坦福大学(吴恩达) 机器学习课后习题详解 第六周 机器学习应用建议

知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/albertwang微信公众号:AI-Research-Studio​ ​​下面是赞赏码

#机器学习
tensorflow Federated: 本地模型训练,无需上传训练数据

google 刚发布了 TFF 框架,全名是 TensorFlow Federated,它是干什么的呢,可以大概总结下:边缘设备(比如:手机)在本地 利用本地数据 训练模型,进而把 本地训练的模型参数 上传服务器,然后 服务器对 各个边缘设备 上传 的模型参数进行 聚合。为什么 需要这样做呢?目前大家 主要的 做法是 把 各种数据收集至 server,然后 利用 汇总的 数据进行模型...

python安装包失败 ModuleNotFoundError: No module named 'lxml'

最近在学习python, 用到了tushare这个包,但是安装的时候,总是报import lxml.htmlModuleNotFoundError: No module named 'lxml'----------------------------------------Command "python setup.py egg_info" failed ...

python 计算男女电影标准差 coursera男女电影评分差异分析编程

最近学习AI的强有力工具Python。看到南京大学 的 用python玩转数据视频,有一个计算标准差的作业,现分享如下import pandas as pd # 导入评分数据ratingData=pd.read_table(r"F:\testDemo\Python\ml-100k\ml-100k\u.data",sep='\t',names=['userid','it...

#python
使用神经网络进行微积分运算

大家上学时,最头疼的课程是什么呢?对大部分人来说,应该就是 高等数学了吧,比如 什么泰勒公式,微积分等,想想就让人头疼。接下来就是,but.最近FAIR(Facebook AI Research) 又暴雷了,他们使用神经网络训练了一个可以解微积分的model. 并且这个 模型相比之前的Matlab以及Maththematica快不少,并且准确率也高不少。这个model的准确率基本上是100%,比其

python导入包失败ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib.pyplot'; 'matplotlib' is not a package

最近在看 python,在使用matplotlib进行绘图时,提示:ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib.pyplot'; 'matplotlib' is not a package怎么回事呢? matplotlib这个安装包我也安装了呀。查资料说 有可能是多个python版本导致的,但是,我本地也只安装了3.6.1的版本。到...

#python#matplotlib
R-squared 和 Adjusted R-squared联系与区别

原文见:https://discuss.analyticsvidhya.com/t/difference-between-r-square-and-adjusted-r-square/264/8下面是自己理解的总结:大概意思就是说,R-squared(值范围0-1)描述的 输入变量对输出变量的解释程度。在单变量线性回归中R-squared 越大,说明拟合程度越好。然而只要曾加了...

python安装包失败 ModuleNotFoundError: No module named 'lxml'

最近在学习python, 用到了tushare这个包,但是安装的时候,总是报import lxml.htmlModuleNotFoundError: No module named 'lxml'----------------------------------------Command "python setup.py egg_info" failed ...

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