目前分類：學習心得 (Learning) (22)

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之前曾經介紹過的 regularization ，主要作用也是在調整 bias 和 variance 之間的尺度，

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吳恩達 Coursera AndrewNg 類神經網路 highbias highvariance overfitting underfitting 過擬合 欠擬合 biasvariance biasvariancetradeoff

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第三週主要是談論一些實務上如何把機器學習給應用得更好的手法。

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Coursera 吳恩達 AndrewNg 史丹佛大學 MachineLearning 類神經網路 機器學習

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本週的最後，介紹多元分類所需要使用的演算法。

先前介紹的都是二元分類，因此數字只會有0或1兩種可能性，使用 cross entropy 等演算法，

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Tensorflow 和 Pytroch 目前是大家在寫人工智慧時會使用的兩大方法，

他們的出現讓大家不用再辛苦地把人工智慧的數學式給逐碼coding 出來，大大降低使用的門檻。

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AndrewNg 吳恩達 Coursera MachineLearning 機器學習 tensorflow activationfunction 類神經網路 neuralnetwork ReLU

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接下來開始討論怎麼樣應用時下最流行的框架之一: Tensorflow，來編寫人工智慧程式，

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機器學習 AndrewNg Coursera 吳恩達 MachineLearning NeuralNetwork 類神經網路 forwardpropagation 人工智慧

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本課程接下來介紹的是類神經網路 (NN)的運作原理，上面所示的是一個基本的NN，

有一個3個neuron 的隱藏層和一個nueron 的輸出層，

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機器學習 Coursera 吳恩達 Andrew Ng Machine Learning neuralnetwork 類神經網路 logisticregression解釋 sigmoid forwardpropagation backpropagation

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本專項課程的第二堂課為 Advanced Learning Algorithms，

前三週介紹現今最主流的一種演算法: Neural Network 類神經網路，

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機器學習 吳恩達 Coursera Andrew Ng Machine Learning Advanced Learning Algorithms 類神經網路 neuralnetwork hiddenlayer 隱藏層 人工智慧

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第三週的第一段落介紹完 logistic regression 的基本之後，就要來介紹如何優化模型，

所以要先從 loss function 的定義開始介紹。

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機器學習 Andrew Ng Machine Learning coursera logisticregression解釋 regularization 正則化 loss function underfitting overfitting 過擬合

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前兩週談完了 linear regression，第三週進入新的主題: 分類問題 (classification)。

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Regression 和 Classification 最大的差異在於，

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Coursera 吳恩達 Andrew Ng classification 二元分類 decision boundary sigmoid logisticregression解釋

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本週第二部分，開始介紹如何讓多變數線性迴歸的gradient descent 做得更順暢。

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舉例來說，假設有個房價公式會考量房子的大小 (X1) 和房間的數量 (X2)，

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機器學習 吳恩達 Coursera supervised machine learning 迴歸 regression 梯度下降 gradient descent feature engineering 特徵工程 feature scaling normalization

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第一週談完基本的單變數線性迴歸 (y=wx+b) 和 cost function的概念之後，

第二週把概念擴展到多變數的線性迴歸上。

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Andrew Ng 吳恩達 Coursera Machine Learning Regression Classification vectorization 迴歸 cost function supervised machine learning 機器學習 內積

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本週一開始我們先來快速回顧一下 Linear Regression的內容，

在優化線性迴歸模型 Y = wx+b時，我們是透過改變 w 與 b的值來尋求一個能夠儘可能解釋每一筆資料的方程式，

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機器學習 吳恩達 Coursera Andrew Ng Machine Learning Regression gradient descent 梯度下降 cost funtion

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本課程第一週的第二部分，開始介紹迴歸 (regression) 的相關細節，

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所謂的Regression 指的就是針對連續性的input 和output 去建立關係，

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Andrew Ng 吳恩達 Coursera Machine Learning 機器學習 Regression 迴歸 cost function 代價函數

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Coursera 上的Machine Learning 專項課程是史丹佛大學的吳恩達教授最近最新開設，

是由他原本的Machine Learning 單項課程再擴充而成，

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Andrew Ng 吳恩達 Coursera Machine Learning 機器學習 supervised learning 監督式學習 regression 迴歸

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Deep Learning 專項課程是史丹佛的吳恩達教授，用他創業的 deeplearning.ai 公司的名義開設的系列課程，

Neural Networks and Deep Learning 是專項課程中的第一門，主要是在介紹Neural Network 「類神經網路」的架構給大家認識。

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Andrew Ng 吳恩達 人工智慧 深度學習 機器學習 Deep Learning Machine Learning 類神經網路 Neural Network Coursera

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這篇文章是我第二次考托福的心得，包括閱讀、聽力、口說、寫作，

另外略談一下單字書的選擇和我在J2短期上課的經驗。

 

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TOEFL 托福 托福破百心得 托福單字書 j2補習班 閱讀 聽力 口說 寫作 托福補習 板橋地球村

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修課年度 : 102-1

授課教師 : 台大國發所 徐銘謙老師

課程大概內容 : 各種海洋議題，包括政治、經濟、文化等的討論

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台灣大學通識 海洋與社會

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寫在前頭 : 大家好，我破百囉~最新心得見http://swospam0418.pixnet.net/blog/post/388758365

 

承續在上一篇 http://swospam0418.pixnet.net/blog/post/255190859 (閱讀篇) 的內容

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TOEFL 托福聽力 tpo 托福

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寫在前頭 : 大家好，我破百囉~更進一步的心得見http://swospam0418.pixnet.net/blog/post/388758365

 

筆者在今年(2013年)的八月底參與托福(TOEFL)考試

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TOEFL 托福 托福閱讀測驗心得 美加

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寫在前頭 : 大家好，我破百囉~詳細的心得見 http://swospam0418.pixnet.net/blog/post/388758365

 

沿續上一篇的托福考試心得

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TOEFL 托福寫作口說 複查 托福準備心得

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