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斯坦福cs229课程笔记小抄

人工智能 82.94MB 11 需要积分: 1
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资源介绍:

斯坦福大学著名的cs229机器学习课程可谓无人不知无人不晓,但其丰富庞杂的内容有时候也令人望而却步。 资源里整理了全课程中最重要的概念重点,做成了高度凝练的笔记小抄,一方面可以作为学习者的快速复习资料,另一方面也方便那些没有时间深入了解课程但希望快速掌握核心知识点的专业人士。这份笔记小抄涵盖了以下几个方面: 基础概念:包括机器学习的定义、分类、以及监督学习、无监督学习、强化学习等基本类型。 主要算法:从线性回归、逻辑回归到决策树、随机森林,再到支持向量机和神经网络,每个算法的原理、优缺点和应用场景都进行了简要介绍。 模型评估:介绍了交叉验证、偏差-方差权衡、ROC曲线等模型评估方法,帮助学习者理解如何评估和选择模型。 优化技术:包括梯度下降、随机梯度下降等优化算法,以及正则化技术在防止过拟合中的应用。 特征工程:讨论了特征选择、特征提取和特征构造等关键步骤,以及它们在提高模型性能中的作用。 深度学习:特别强调了深度学习的重要性,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等高级模型。
# Machine Learning cheatsheets for Stanford's CS 229 Available in [العربية](https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/tree/master/ar) - [English](https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/tree/master/en) - [Español](https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/tree/master/es) - [فارسی](https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/tree/master/fa) - [Français](https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/tree/master/fr) - [한국어](https://stanford.edu/~shervine/l/ko/teaching/cs-229/cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks) - [Português](https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/tree/master/pt) - [Türkçe](https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/tree/master/tr) - [Tiếng Việt](https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/tree/master/vi) - [简中](https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/tree/master/zh) - [繁中](https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/tree/master/zh-tw) ## Goal This repository aims at summing up in the same place all the important notions that are covered in Stanford's CS 229 Machine Learning course, and include: - **Refreshers** in related topics that highlight the key points of the **prerequisites of the course**. - **Cheatsheets for each machine learning field**, as well as another dedicated to tips and tricks to have in mind when training a model. - All elements of the above combined in an **ultimate compilation of concepts**, to have with you at all times! ## Content #### VIP Cheatsheets |Illustration|Illustration|Illustration|Illustration| |:--:|:--:|:--:|:--:| |Supervised Learning|Unsupervised Learning|Deep Learning|Tips and tricks| #### VIP Refreshers |Illustration|Illustration| |:--:|:--:| |Probabilities and Statistics|Algebra and Calculus| #### Super VIP Cheatsheet |Illustration| |:--:| |All the above gathered in one place| ## Website This material is also available on a dedicated [website](https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229), so that you can enjoy reading it from any device. ## Translation Would you like to see these cheatsheets in your native language? You can help us translating them on [this dedicated repo](https://github.com/shervinea/cheatsheet-translation)! ## Authors [Afshine Amidi](https://twitter.com/afshinea) (Ecole Centrale Paris, MIT) and [Shervine Amidi](https://twitter.com/shervinea) (Ecole Centrale Paris, Stanford University)

资源文件列表:

stanford-cs-229-machine-learning.zip 大约有174个文件
  1. stanford-cs-229-machine-learning/
  2. stanford-cs-229-machine-learning/vi/
  3. stanford-cs-229-machine-learning/.DS_Store 10KB
  4. __MACOSX/stanford-cs-229-machine-learning/._.DS_Store 120B
  5. stanford-cs-229-machine-learning/LICENSE 1.06KB
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  18. stanford-cs-229-machine-learning/vi/cheatsheet-deep-learning.pdf 354.69KB
  19. stanford-cs-229-machine-learning/vi/super-cheatsheet-machine-learning.pdf 1.28MB
  20. stanford-cs-229-machine-learning/vi/LICENSE 1.06KB
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  22. stanford-cs-229-machine-learning/vi/cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks.pdf 591.45KB
  23. stanford-cs-229-machine-learning/vi/refresher-algebra-calculus.pdf 324.42KB
  24. stanford-cs-229-machine-learning/vi/cheatsheet-unsupervised-learning.pdf 461.33KB
  25. stanford-cs-229-machine-learning/vi/refresher-probabilities-statistics.pdf 350.33KB
  26. stanford-cs-229-machine-learning/pt/LICENSE 1.06KB
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  28. stanford-cs-229-machine-learning/pt/dicas-aprendizado-nao-supervisionado.pdf 450.62KB
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  30. stanford-cs-229-machine-learning/pt/super-dicas-machine-learning.pdf 1.27MB
  31. stanford-cs-229-machine-learning/pt/dicas-aprendizado-profundo.pdf 337.7KB
  32. stanford-cs-229-machine-learning/pt/dicas-truques-aprendizado-maquina.pdf 574.24KB
  33. stanford-cs-229-machine-learning/pt/revisao-algebra-linear-calculo.pdf 304.76KB
  34. stanford-cs-229-machine-learning/pt/revisao-probabilidades-estatistica.pdf 332.81KB
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  44. stanford-cs-229-machine-learning/zh/CS229_技巧和窍门.pdf 786.67KB
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  46. stanford-cs-229-machine-learning/zh/CS229_线性代数和微积分.pdf 473.66KB
  47. stanford-cs-229-machine-learning/zh/技巧和窍门/
  48. stanford-cs-229-machine-learning/zh/CS229_有监督学习.pdf 919.16KB
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  53. stanford-cs-229-machine-learning/zh-tw/super-cheatsheet-machine-learning.pdf 1.71MB
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  76. stanford-cs-229-machine-learning/fr/super-pense-bete-machine-learning.pdf 1.34MB
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程序名称:ImageSpider 程序介绍: ImageSpider是一款网络图片爬取工具,它可以根据用户键入的关键词和数量自动检索并下载网络图片。用户只需输入想要搜索的图片关键词和希望下载的数量,ImageSpider就会自动开始工作,将相关图片下载到本地。 ImageSpider还提供了增量爬取的选择。如果用户选择增量爬取,那么在每次运行程序时,它只会下载新的、未被下载过的图片,而不会重复下载已经存在的图片。这对于需要定期更新图片库的用户来说非常有用。 使用场景: ImageSpider适用于各种需要自动化检索与下载网络图片的场景。例如,网站管理员可以使用它来自动更新网站上的图片库;设计师可以使用它来寻找灵感和素材;研究人员可以使用它来收集特定主题的图片数据等。无论是个人用户还是企业用户,都可以从ImageSpider的强大功能中受益。
打分系统V1.0 C#开发含数据库 v1.0 版本 数据库:2008r2 开发环境 vs2015 语言 C# 使用boot
优质项目,资源经过严格测试可直接运行成功且功能正常的情况才上传,可轻松copy复刻,拿到资料包后可轻松复现出一样的项目。 本人系统开发经验充足,有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会及时为你解惑,提供帮助。 【资源内容】:包含完整源码+工程文件+说明(若有),项目具体内容可查看下方的资源详情。 【附带帮助】: 若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步。 【本人专注嵌入式领域】: 有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会及时解答,第一时间为你提供帮助,CSDN博客端可私信,为你解惑,欢迎交流。 【适合场景】: 相关项目设计中,皆可应用在项目开发、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面中 可借鉴此优质项目实现复刻,也可以基于此项目进行扩展来开发出更多功能 【无积分此资源可联系获取】 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。积分/付费仅作为资源整理辛苦费用。
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基于MATLAB的谷物计数(程序设计)
基于MATLAB的谷物计数可以通过图像处理和计算机视觉技术实现。下面是一个基本的谷物计数的步骤: 1. 读取图像:使用MATLAB的imread函数读取谷物图像文件。 2. 图像预处理:对图像进行预处理,包括去噪、平滑和增强等处理。可以使用MATLAB中的函数如imnoise、medfilt2等进行处理。 3. 提取特征:根据谷物的特征,如颜色、形状等,使用图像处理技术提取谷物的特征。可以使用MATLAB中的函数如rgb2gray、im2bw等进行处理。 4. 目标分割:通过图像分割技术将图像中的谷物与背景分割开来。可以使用MATLAB中的函数如imsegkmeans、imbinarize等进行处理。 5. 谷物计数:对分割后的目标进行计数。可以使用MATLAB中的函数如bwlabel、regionprops等进行处理。 6. 结果展示:将计数结果进行展示,可以使用MATLAB中的imshow和impoint等函数进行展示。 总的来说,基于MATLAB的谷物计数可以通过图像处理和计算机视觉技术实现,其中包括图像读取、预处理、特征提取、目标分割、计数和结果展示等步骤。
基于MATLAB的公路裂缝检测(程序设计)
公路裂缝检测是公路维护和安全管理的重要环节。基于MATLAB的公路裂缝检测可以通过图像处理和计算机视觉技术来自动化地识别和测量公路上的裂缝。 以下是一种基于MATLAB的公路裂缝检测的步骤: 1. 图像获取:使用摄像机、无人机或其他图像采集设备获取道路表面的图像。确保图像清晰且光照均匀。 2. 图像预处理:对图像进行预处理以提高裂缝检测的准确性。可以对图像进行去噪、增强对比度、灰度化等操作。 3. 裂缝检测:使用图像处理算法进行裂缝的检测。一种常用的方法是基于边缘检测算法,如Canny算法。该算法可以识别图像中的边缘,并将其标记出来。 4. 裂缝分割:将检测到的裂缝从图像中分割出来。可以使用阈值分割、区域生长等技术来实现。 5. 裂缝测量:测量裂缝的长度、宽度和形态特征。可以使用形态学操作、直线拟合等技术来计算裂缝的尺寸。 6. 结果展示:将检测和测量结果显示在图像上,并保存结果以便后续分析和报告。 需要注意的是,公路裂缝检测是一个复杂的问题,需要综合考虑图像质量、光照条件等因素。因此,在实际应用中,可能需要根据具体情况调整和改进算法。