Capítulo Pizarra del profesor de trece máquinas de aprendizaje-Profesor Stanford Wu Enda - Code World

Capítulo Pizarra del profesor de trece máquinas de aprendizaje-Profesor Stanford Wu Enda

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Capítulo Pizarra del profesor de trece máquinas de aprendizaje-Profesor Stanford Wu Enda

Capítulo doce Máquinas de vectores de apoyo: Aprendizaje automático Pizarra del profesor: Profesor Stanford Wu Enda

Capítulo 8 Representación de redes neuronales - Aprendizaje automático Pizarra del profesor - Profesor Stanford Wu Enda

Capítulo dieciséis Recomendaciones Sistema-Aprendizaje automático Pizarra de escritura del profesor-Profesor Stanford Wu Enda

Capítulo quince Detección de anomalías - Aprendizaje automático Pizarra del profesor - Profesor Stanford Wu Enda

Capítulo 6 Regresión logística-Aprendizaje automático Pizarra de escritura del profesor-Profesor Stanford Wu Enda

Capítulo cinco Octava Tutorial-Aprendizaje automático Pizarra del profesor-Profesor Stanford Wu Enda

Cero directorio-Escritura de pizarra del maestro de aprendizaje automático-Profesor Stanford Wu Enda

Capítulo 10 Recomendaciones para usar Machine Learning-Machine Learning Pizarra del profesor-Profesor Stanford Wu Enda

Capítulo 14 Operación de reducción de la dimensionalidad-Aprendizaje automático Escritura del profesor-Profesor Stanford Profesor Wu Enda

Capítulo tres: Revisión de álgebra lineal - Aprendizaje automático Libro del maestro - Profesor Stanford Wu Enda

Capítulo 17 Aprendizaje automático a gran escala-Aprendizaje automático Tablero de escritura del profesor-Profesor Stanford Wu Enda

Capítulo Once Diseño del Sistema de Aprendizaje Automático-Aprendizaje Automático Profesor Escritor-Profesor Stanford Wu Enda

Capítulo 9 Redes neuronales Aprendizaje-Aprendizaje automático Escritura del profesor-Profesor Stanford Profesor Wu Enda

Capítulo VII Regularización-Aprendizaje automático Escritura del profesor-Profesor Stanford Wu Enda

Capítulo 4 Regresión lineal multivariante-Aprendizaje automático Libro del profesor-Profesor Stanford Wu Enda

Capítulo 1 Introducción-Aprendizaje automático Escritura del profesor-Profesor Stanford Wu Enda

3.10 Marco de aprendizaje profundo - Aprendizaje profundo Segunda lección "Mejora de las redes neuronales profundas" - Profesor Stanford Wu Enda

1.9 Se pueden evitar errores: aprendizaje profundo Lección 3 "Proyecto de aprendizaje automático estructurado" -Profesor Stanford Wu Enda

3.12 Resumen - Aprendizaje profundo Segunda lección "Mejora de las redes neuronales profundas" - Profesor Stanford Wu Enda

1.6 El tamaño del conjunto de desarrollo y el conjunto de prueba-Lección de aprendizaje profundo 3 "Proyecto de aprendizaje automático estructurado" -Profesor Stanford Wu Enda

1.3 Índice de evaluación digital única - Lección de aprendizaje profundo 3 "Proyecto de aprendizaje automático estructurado" - Profesor Stanford Wu Enda

0.0 Tabla de contenido-La tercera lección de aprendizaje profundo "Proyecto de aprendizaje automático estructurado" -Profesor Stanford Wu Enda

1.10 Comprender el rendimiento humano: el tercer curso de aprendizaje profundo "Proyecto de aprendizaje automático estructurado" -Profesor Stanford Wu Enda

1.2 Ortogonalización-La tercera lección de aprendizaje profundo "Proyecto de aprendizaje automático estructurado" -Profesor Stanford Wu Enda

1.4 Indicadores satisfactorios y optimizadores-Lección de aprendizaje profundo 3 "Proyecto de aprendizaje automático estructurado" -Profesor Stanford Wu Enda

1.8 ¿Por qué es el rendimiento humano? Aprendizaje profundo Lección 3 "Proyecto de aprendizaje automático estructurado" -Profesor Stanford Wu Enda

3.3 Entrenamiento práctico de hiperparámetros: Aprendizaje Pandas vs. Caviar-Deep Lección 2 "Mejorando las redes neuronales profundas" -Profesor Stanford Wu Enda

1.1 de entrenamiento / desarrollo / prueba de conjunto - la profundidad del aprendizaje lección "Mejora de DNN" -Stanford profesor Andrew Ng

Resumen del primer curso de aprendizaje profundo de Wu Enda

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