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1.2.2

1.2.2 没有免费的午餐定理 不幸的是,计算机科学中存在强烈的理论负面结果,表明这是不可能的。它被称为免费午餐定理,它由大卫沃尔珀特于 1996 年建立。 无免费午餐定理说,没有一种分类算法可以普遍......

1.2.8

1.2.8 TensorFlow 的第一个演示 作为我们可以做的第一件事,我们启动下面的单元格,我们通过使用此函数,在默认图中创建它。然后我们为两个变量 x 和 y 创建三个节点。而且一个常量。它们将......

1.2.4

1.2.4 线性回归 现在是时候介绍我们的第一个机器学习算法了。 而出人意料,这个算法是着名的线性回归,这是一种你可能熟悉的算法。我们将通过将其视为典型的机器学习算法,来了解线性回归的原理,算法具有我......

1.1

1.1 人工智能和机器学习 目标 了解机器学习是什么以及它与人工智能的关系。 在日常生活中认识 ML:我们周围的算法。 说明 ML 应用程序的需求。 解释 ML 的核心范式:监督,无监督和强化学习。 ......

1.2.7

1.2.7 数据流和 TensorFlow 好的,让我们从 TensorFlow 开始,它,以及其他一些库,将是我们本课程中的主要工具之一。 什么是 TensorFlow? TensorFlow 是一......

1.2

1.2 机器学习的数学基础 学习目标 将泛化解释为机器学习的目标。 解释复杂和简单模型中的偏差 - 方差权衡。 举例说明免费午餐定理。 将统计方法解释为第一个 ML 算法。 描述 ML 与统计建模的不......

1.3.2

1.3.2 梯度下降优化 所以,在上一个视频中,我们学到了两件非常重要的事情。 首先,我们了解到线性回归只不过是一种非常特殊的神经网络。 即,它是由一个线性神经元组成的网络。 还有更先进的神经网络称为......

1.2.1

1.2.1 泛化和偏方差权衡 好的,到目前为止,我们讨论了机器学习和人工智能之间的关系,机器学习方法的广阔前景。金融机器学习与技术机器学习之间存在差异。现在是时候进一步深入详细地了解机器学习如何工作。......

1.1.1

1.1.1 “金融机器学习与强化学习”专项简介 欢迎 你好,欢迎观看 Coursera 的金融机器学习专项。 我的名字是 Igor Halperin,我是纽约大学 Tandon 工程学院的研究教授。 ......

1.1.3

1.1.3 机器学习是人工智能的基石 第一部分 正如我们之前所说,理性的智能体不仅应该感知它的环境,还要学习它。但是,计算机从其环境中学习是什么意思? 例如,简单地将存储数据来学习吗?这个问题的答案是......