文章 2017-05-02 来自:开发者社区

Andrew Ng机器学习公开课笔记–Reinforcement Learning and Control

网易公开课,第16课  notes,12 前面的supervised learning,对于一个指定的x可以明确告诉你,正确的y是什么  但某些sequential decision making问题,比如下棋或直升机自动驾驶  无法确切知道,下一步怎么样是正确的,因为这是一个连续和序列化的决策,比如直到最终直升机crash或下棋输了,你才知道之前的选择是不好的,但中...

Andrew Ng机器学习公开课笔记–Reinforcement Learning and Control
文章 2017-05-02 来自:开发者社区

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Online Learning

网易公开课,第11课  notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes6.pdf   和之前看到的batch learning算法不一样,batch learning一定是先用训练集进行训练,然后才进行预测 但是online learning,不必要一定有训练的过程,可以一边预测的同时一边训练 这个其实很现实,系统上线前也许很...

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Online Learning
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Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Generative Learning algorithms

网易公开课,第5课  notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes2.pdf 学习算法有两种,一种是前面一直看到的,直接对p(y|x; θ)进行建模,比如前面说的线性回归或逻辑回归,这种称为判别学习算法(discriminative learning algorithms) 另外一种思路,就是这里要谈的,称为生成学习算法(genera...

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Generative Learning algorithms

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