cs-courses-notes: 这个 MATLAB 逻辑回归公式代码存储库包含了我用于提升自己机器学习和软件工程能力的若干研究生课程及其他层次课程的学习资料

matlab逻辑回归公式代码CS课程笔记 包含我在学习以提高我的机器学习/软件工程技能以及我的计算机科学知识时所学课程的信息，注释和个人观点（包括本科和研究生水平）。 我先由提供大学的课程安排课程，然后再提供MOOC。 斯坦福大学 我参加了斯坦福大学的几门课程，尤其是在培训开始之初。 他们包括： 。 本课程太棒了，主要围绕这本书。 它是机器学习的重要基础，涵盖了主要的ML模型，例如线性回归，逻辑回归，决策树，梯度提升（我最喜欢的一个！）等等。 课程作者和都​​是其中两种算法的发明者，并且在其领域中是众所周知的。 实际上，了解此课程会自动使您了解大多数集成算法（例如，Random Forests和Gradient Boosted Decision Trees）背后的理论。 花费时间：2016 Q1 使用的编程语言： R 课程难度：中 数学内容：平均值 这是我最喜欢的自然语言处理（NLP）课程。 这是我为NLP做准备时参加的NLP的第一门课程之一，在该课程中我获得了世界前5％的成绩。 实际上，与大多数通过图像处理和计算机视觉进入深度学习的人相反，我是通过文本处理进入深度学习的。 这有点困难