1.https://scien.stanford.edu/index.php/hyperspectral-image-data/2.http://www.cs.columbia.edu/CAVE/databases/multispectral/3.https://www.uea.ac.uk/comp...
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2015-10-06 22:06:32
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1 California Institute of Technology United States of America + 2 University of Oxford United Kingdom + 3 Stanford University United States of America + 4 University of Cambridge United Kingdom + 5...
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2015-10-03 15:44:49
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课程链接：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/ 这一节前半部分介绍了神经网络模型及前向传导，定义了很多的变量，这些变量到底代表了什么一定要搞懂，否则后半部分的推导就看不懂了。 ...
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2015-09-20 14:33:20
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摘自：http://www.jianshu.com/p/c3634a7f2320机器学习算法Coursera 上面 Stanford 的 机器学习 课程是优质的算法相关入门课程。Andrew Ng 是 Coursera 的创始人，也是 Stanford 的老师。这个课程最大的特点是对机器学习算法的推...
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2015-09-19 16:38:15
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教程地址：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/SoftmaxRegression/ logstic regression是二分类的问题，如果想要多分类，就得用softmax regression。 理论部分参考这位博主的博文：http://w....
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2015-09-12 17:43:20
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课程链接：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/LogisticRegression/ 这一节主要讲的是梯度的概念，在实验部分，比较之前的线性回归的梯度与通过定义来计算的梯度，统计二者之间的误差。 参考：http://blog.cs...
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2015-09-12 09:33:28
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好久没有写笔记了。这二十天好忙啊，项目要发布，没有太多的时间看iOS了。现在已经把Stanford的教程学完了，但是感觉很尴尬。其实看代码的时候，感觉没一个Demo都没有什么东西，但是看Demo看时似是而非的看不懂。视频里面，教授用每个API都是信手拈来，但是自己去写，课后看代码的时候，就不是那么回...
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2015-09-11 01:24:57
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课程来自斯坦福大学吴恩达教授 machine learning：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome多变量线性回归主要包括以下部分：1) Multiple features(多维特征)2) Gradient desc...
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2015-09-10 19:21:14
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课程来自斯坦福大学吴恩达教授 machine learning：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome1) Model representation(模型表示)回到第一课中的房屋价格预测问题， 首先它是一个有监督学习的...
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2015-09-10 15:51:16
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最近跟完了Andrew Ng的Machine Learning前三周的课，主要讲解了机器学习中的线性回归（Linear Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）模型。在这里做一下记录。
另外推荐一本统计学习的书，《统计学习方法》李航，书短小精悍，才200多页，但是内容基本上覆盖了机器学习中的理论基础。笔记 主要了解一下监督学习和无监督学习机器学习：是关于计算...
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2015-08-25 16:42:29
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