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斯坦福大学的 CS231n课程
斯坦福大学的 CS231n（全称：面向视觉识别的卷积神经网络）一直是计算机视觉和深度学习领域的经典课程，每年开课都吸引很多学生。 CS231的参考llink：http://cs231n.stanford.edu/schedule.html http://cs231n.stanford.edu/slides/ 2017_CS231课程的简介： Lecture 1：面向视觉识别的卷斯坦福大学最新-机器学习导论
课程描述 机器学习导论，讲解有监督和无监督学习问题的表述。回归和分类。数据标准化和特征工程。损失函数选择及其对学习的影响。正则化及其在控制复杂性中的作用。验证和过拟合。对异常值的鲁棒性。简单的数值实现。对来自各种工程和其他学科的数据进行实验。SCI论文如何写--斯坦福大学公开课-Writing in the Sciences
SCI论文如何写--斯坦福大学公开课-Writing in the Sciences 链接：https://pan.baidu.com/s/1McDHMLqhs-KbpKRDNRNQTQ 提取码：1234 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦乔布斯在斯坦福大学的毕业典礼上做的一次精彩的演讲
2005年6月14号乔布斯在斯坦福大学的毕业典礼上做的一次精彩的演讲。被很多人称为是听过的最好的毕业演讲，而且每一次听都有新的收获。 演讲中他给学生们讲了自己的三个人生故事，这三个故事足以显示他对生命、对商业都有着超凡的理解。回味经典，品味人生。奇速君再次和大家重温经斯坦福大学机器学习教程中文笔记目录
斯坦福大学机器学习教程中文笔记目录 第一周 一、 引言(Introduction) 1.1 欢迎 1.2 机器学习是什么？ 1.3 监督学习 1.4 无监督学习 二、单变量线性回归**(Linear Regression with One Variable**) 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.3 代价函数的直观理解I 2.4 代价函数的直观理解斯坦福大学CS143编译原理课程笔记:4. Cool语言概述
什么是Cool语言？ Cool是专门面向对象思想开发的编程语言，也是本系列课程所使用的编程语言， Cool的全拼是Classroom Object Oriented Language，简称Cool。 Cool设计的目的是为了能够在较短的时间编写一款编译器，它主要用于教学上，同时它编写了成千上万个编译器，它是唯一一个编写的程【转载】教育学博士如何把三个儿子都送进斯坦福大学
教育学博士如何把三个儿子都送进斯坦福大学 读陈美龄的50个教育法 一、身为家长的觉悟：做一个教育妈妈 “钱财、名誉如流水，一旦出事立刻会被夺走，但是，知识一旦记入脑子，就不会被人夺去，它会成为你一生的宝物。所以在你能学习的时候要珍惜机会，好好学习。” “孩子们身上拥有《Math4DS NO.4 | 斯坦福大学管理科学与工程教授叶荫宇》
主题：Distributionally Robust Optimization, Online Linear Programming and Markets for Public-Good Allocations 嘉宾：叶荫宇,国际最知名的运筹学专家之一，斯坦福大学管理科学与工程系及计算数学工程研究院K.T.Li (李国鼎)首席教授，斯坦福管理科学与工程系工业联盟主任。他[斯坦福大学2014机器学习教程笔记]第六章-分类回归
在这节以及接下来几节中，我们要开始讨论分类问题。这节将告诉我们为什么对于分类问题来说，使用线性回归并不是一个好主意。 在分类问题中，你要预测的变量y是一个离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归(Logistic Regression)的算法，这是当今最流行、使用最广泛的学习算法之[斯坦福大学2014机器学习教程笔记]第五章-计算数据
在这节中，我们将学习如何对数据进行运算操作。接下来，我们将会使用这些运算操作来实现我们的学习算法。 我现在快速地初始化一些变量。比如设置A为一个3x2的矩阵，B为一个3x2的矩阵，c为一个2x2的矩阵。 我想算两个矩阵的乘积，比如计算AxC，只需输入A*C，这是一个3x2矩阵[斯坦福大学2014机器学习教程笔记]第五章-基本操作
在这一章中我们将学习一些Octave编程语言。我们可以通过它迅速实现我们已经学过的或者后面要学的机器学习算法。 在这节中，我们将学习一系列的Octave的命令。 首先，我们先要打开Ocatve，接着我们输入一些简单的式子，可以看到我们很快就能得到结果。 除了这些，[斯坦福大学2014机器学习教程笔记]第四章-多元线性回归的多特征量情况下的假设形式
在这节中，我们将开始讨论一种新的线性回归的版本。这是一种更为有效的形式，这种形式适用于多个变量或者多特征量的情况。 在我们之前的学习中，我们只有一个单一特征变量x（如下面例子中的房屋面积），我们希望用这个特征量来预测y（如下面例子中的房屋价格）。我们的假设就为hθ(x)[斯坦福大学2014机器学习教程笔记]第三章-矩阵和向量
在本节中，我们会将矩阵和向量的概念。 矩阵是指由数字组成的矩形阵列，并写在方括号内。矩阵也可以说是二维数组的另一种说法。下面是一些矩阵的例子。 另外一个要注意的地方是：矩阵的维数=矩阵的行数×矩阵的列数。如上图的例子，左侧的矩阵是一个4×2的矩阵，右侧是一个2[斯坦福大学2014机器学习教程笔记]第二章-梯度下降线性回归
上一节中，我们讲了梯度下降算法，这一节我们将要将梯度下降和代价函数结合得到线性回归算法。它可以用直线模型来拟合数据。 首先我们来回顾一下之前的知识点。左侧为梯度下降法，右侧为线性回归模型（包括线性假设和平方差代价函数）。 我们要做的就是将梯度下降法应用斯坦福大学公开课-吴恩达-机器学习-第二节 单变量线性回归
单变量线性回归 一、模型描述 这是一个监督学习算法的工作方式 例： 二、代价函数 1.直观理解 三、梯度下降 1.算法公式 2.直观理解 3.梯度下降的线性回归 批量梯度下降，指是在梯度下降的每一步中，都用到了所有的训练样本，在梯度下降中，在计算微分求导项时上海交通大学 Acemap 团队发布--人工智能美国学者高引排行榜！
统计了全球各大研究机构各个学者近十年的论文发表情况 这里美国是指发表论文时挂名 单位所属美国，有的 学者可能当时在美国，现在已经在国内 Ross B. Girshick (FACEBOOK/UCB) 30500 孙剑（微软，现旷视科技） 29950 何恺明（MICROSOFT/FACEBOOK）26649 Trevor Darrell (加州大学斯坦福大学机器学习课程第一周笔记
简记 机器学习mechine learning 监督学习Supervised learning 回归问题regression problem 分类问题classification problem 无监督学习Unsupervised learning 聚类问题clustering 非聚类non-clustering 线性回归linear regression 代价函数cost function 梯度下降算法gradi康奈尔大学和斯坦福大学的研究表明：人类比人工智能更安全
通常人们信任人工生成而不信任人工智能生成的配置文件，特别是在在线市场上，为此一个研究团队对此进行了深入研究。 据悉，该研究团队进行了三次实验，特别是在网上市场，招募了数百名亚马逊土耳其机械公司（Amazon Mechanical Turk）的参与者，评估真实的、由人生成的Airbnb个人资料。当研究人员