#GoogleCloud 最新推出 ML Academy～在這個 8 月免費在線學習「機器學習」課題 ↓
coursera machine learning 在 Google Cloud Facebook 的最佳貼文
同時也有1部Youtube影片，追蹤數超過684的網紅Ta Đi Tây Podcast，也在其Youtube影片中提到，Trong phần 2 này Trang sẽ chia sẻ nhiều hơn về bản chất công việc khoa học dữ liệu của Trang - các công cụ sử dụng, các điểm nhấn, các hiểu lầm, và vì...
「coursera machine learning」的推薦目錄：
- 關於coursera machine learning 在 Google Cloud Facebook 的最佳貼文
- 關於coursera machine learning 在 อ้ายจง Facebook 的最佳貼文
- 關於coursera machine learning 在 Scholarship for Vietnamese students Facebook 的最佳解答
- 關於coursera machine learning 在 Ta Đi Tây Podcast Youtube 的最讚貼文
- 關於coursera machine learning 在 atinesh-s/Coursera-Machine-Learning-Stanford - GitHub 的評價
- 關於coursera machine learning 在 Coursera Machine Learning By Prof. Andrew Ng - GitHub Pages 的評價
- 關於coursera machine learning 在 Coursera machine learning quiz answers github 的評價
- 關於coursera machine learning 在 Coursera Machine Learning: Gradient Descent vectorization 的評價
- 關於coursera machine learning 在 Advice on transitioning from Andrew Ng's Stanford Coursera ... 的評價
- 關於coursera machine learning 在 Caltech machine learning youtube 的評價
- 關於coursera machine learning 在 Cs229 github solutions 的評價
- 關於coursera machine learning 在 Cs229 github solutions - sri travels 的評價
- 關於coursera machine learning 在 Cs229 github solutions 的評價
coursera machine learning 在 อ้ายจง Facebook 的最佳貼文
คำตอบสำหรับคนคิดเรียนต่อจีน "อยากเรียนต่อป.โท/เอกที่จีน แต่ไม่ได้จบตรงสาย เรียนและขอทุนได้หรือไม่?" โดยเฉพาะอยากเรียนด้านคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยี สาขายอดฮิตของจีน
.
อ้ายจงได้รับคำถามจากแฟนเพจรวมถึงเพื่อนๆที่สนใจไปเรียนต่อจีนเกี่ยวกับประเด็นนี้เยอะมาก
.
ต้องบอกว่า จริงๆ การขอทุน หรือสมัครเรียนข้ามสายในประเทศจีน สามารถทำได้ครับ แต่ถ้าเป็นสายที่ไกลกันมากๆ แบบภาษาศาสตร์กับสาขาวิชาทางวิทยาศาสตร์/วิศวกรรมศาสตร์ ก็มีข้อที่เราต้องพิจารณาและเตรียมตัวเยอะหน่อย
.
เช่น มีแฟนเพจ Inbox มาถามอ้ายจง “จบป.ตรี ทางด้านภาษา แต่อยากเรียนต่อป.โท วิทยาการคอมพิวเตอร์ สามารถทำได้หรือไม่? “ ก็ตามที่ตอบข้างต้น คือทำได้ครับ แต่เดี๋ยวเรามาดูรายละเอียดเพิ่มเติมมาสักนิดว่ามีอะไรที่เราต้องพิจารณาเพิ่มเติมอีกบ้าง
.
1. บางมหาวิทยาลัยระดับท็อปหรือค่อนข้างมีชื่อเสียงในจีน จะมีการสอบเข้า หรือสัมภาษณ์ ดังนั้น ถ้าหากเราต้องการข้ามสายแบบคนละขั้วอย่างกรณีข้างต้น ก็ต้องเตรียมตัวค่อนข้างหนัก โดยเฉพาะความรู้พื้นฐานทางสายที่เราอยากเรียนต่อ
.
2. เวลาสมัคร เราควรจะนำเสนอ Profile เราให้ชัดด้วยว่า “ทำไมเขาถึงควรเลือกเรา แม้เราไม่ได้เรียนจบสายคอมนะ” กล่าวคือเราต้องทำให้เขาพอจะมั่นใจได้ว่า เรามีความสามารถที่เรียนได้
.
อย่างเช่น เราอาจจะมีงานอดิเรกหรือความสามารถพิเศษที่ตรงกับสายที่เราอยากสมัคร เช่น ถ้าจะสมัครทางวิทยาการคอมพิวเตอร์ หากเราพอมีความสามารถพิเศษในการเขียนโปรแกรม ทำเว็บไซต์ การใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เฉพาะทางบางอย่าง หรือเคยเรียนคอร์สระยะสั้นมา เราก็ทำPortfolioนำเสนอผลงานให้ชัดเจน
.
ประสบการณ์การทำงานที่เกี่ยวข้อง ก็ใส่ลงไปได้ เช่น จบภาษาจีน แต่มีโอกาสไปทำงานในบริษัทไอที ได้มีโอกาสทำหน้าที่ประสานงานโปรเจคไอที ทำให้มีความสนใจอยากเรียนปริญญาโทต่อทางด้านไอที สารสนเทศ
.
3. จากข้อ 2 แม้เราไม่ได้มีความสามารถ ผลงาน หรือประสบการณ์การทำงานที่เกี่ยวกับสาขาที่เราอยากเรียนต่อ มีแต่ความสนใจล้วน ๆ ตรงจุดนี้ เราต้องเป็นคน “สร้างโอกาส” ให้ลองเอาตนเองไปเกี่ยวข้องกับสายนั้น
.
อย่างการเรียนคอร์สระยะสั้นทั้ง Online และ Offline ก็ช่วยได้เยอะ ช่วยทั้งเพิ่มความรู้ มุมมองความเข้าใจต่อสายนั้นแก่ตัวเรา และยังเก็บใบประกาศ หรือหลักฐานการเรียนจบคอร์สใส่ Portfolio เราได้ด้วย
อ้ายจงเป็นคนหนึ่งที่หาความรู้ในสายที่ไม่ได้เรียนจบโดยตรงผ่านคอร์สเรียนออนไลน์ เช่น thaimooc หรือ coursera
.
4. การเรียนต่อระดับปริญญาโท ปริญญาเอก เวลาขอทุน หรือแม้ไม่ได้ขอทุน แค่สมัครเข้าเรียน หลายม. ให้เราเขียนเล่าโปรเจคหรือแผนการวิจัยที่เราตั้งใจทำเมื่อได้เข้าเรียน ตรงส่วนนี้จะมีปัญหาค่อนข้างมากสำหรับคนที่ไม่ได้จบสาขานั้นโดยตรง
.
ผมขอเสนอไอเดียคร่าวๆ ประมาณนี้ “ลองเขียนที่มันเกี่ยวเนื่องกับสาขาที่เราจบ หรือประสบการณ์ทำงานของเรา”
เช่น เรียนทางด้านภาษามา เราอาจเขียนแผนวิจัยเพื่อทำวิจัยทางด้าน NLP (Natural Language Processing) วิเคราะห์ภาษา หรือการแปลภาษาโดยใช้ Machine Learning อะไรพวกนี้ก็ทำได้
.
ปัจจุบันนี้ หลายสาขาในจีน เป็นสาขาใหม่ที่เปิดมาเพื่อตอบรับความต้องการและการเปลี่ยนไปของโลก ณ ขณะนี้ และเป็นการผสานกันระหว่างหลายศาสตร์ อย่าง ด้าน Data science , Data analytics, Business Information System, Management Information System หรือสาขาทางด้านไอทีที่ประยุกต์ทางธุรกิจหรือการตลาด
.
สาขาพวกนี้ เป็นแนว Multi discipline เหมาะสมสำหรับคนที่ไม่ได้เรียนทางคอมมาก่อน เนื่องจากเป็นการประยุกต์ ไม่หนักเท่า Computer science เนื่องจากถ้าเป็น Computer Science เลย ตัวเลขค่อนข้างเยอะ แต่ทั้งนี้ ขอเตือนไว้ก่อนเลยว่า สาขาเกี่ยวกับบริหาร เกี่ยวกับไอที คอม ในจีน หนีไม่พ้นคณิตเช่นกัน :-P
.
5. โดยส่วนใหญ่ เวลาสมัครเข้าเรียนระดับบัณฑิตศึกษา โดยเฉพาะอย่างยิ่งระดับปริญญาเอก มหาวิทยาลัยจีนจะสนับสนุนให้ผู้สมัครเข้าเรียนติดต่ออาจารย์ในสาขาที่ต้องการสมัคร เพื่อขอใบตอบรับการเป็นอาจารย์ที่ปรึกษา ซึ่งถือว่าเป็นหนึ่งในขั้นตอนที่ค่อนข้างยากสำหรับคนไม่ได้จบในสาขานั้น
.
จากประสบการณ์ของผม ขอแนะนำให้ศึกษาข้อมูลสาขาผ่านทางเว็บไซต์คณะ เว็บไซต์มหาวิทยาลัยโดยละเอียด เพื่อดูแนวทางงานวิจัยของอาจารย์แต่ละท่าน และดูให้ตรงกับสิ่งที่เราสนใจและคิดว่าสามารถทำวิจัยในแนวนั้นได้ แม้ไม่ได้จบตรงสาย
.
แม้บางมหาวิทยาลัยอาจไม่ได้บังคับให้เราต้องติดต่อเพื่อหาอาจารย์ที่ปรึกษา แต่สำหรับคนที่ไม่ได้เรียนตรงสาย แนะนำว่า ควรจะติดต่อครับ เพราะเป็นโอกาสในการหาข้อมูลการเรียนเพิ่มเติม เราอาจได้แนวทางที่ดีในการเรียนข้ามสาย
เวลาติดต่อไป ควรแนบแผนการวิจัยที่เราทำไว้ในข้อ 4 ไปด้วย
.
การศึกษาจีนระดับอุดมศึกษาค่อนข้างเปิดกว้างในการศึกษาไม่ว่าจบสาขาไหน อย่างไรก็ตาม ยกเว้นสำหรับบางสาขาหากเป็นสาขาเฉพาะด้านจริงๆ หากใครมีคำถามหรือข้อสงสัย ต้องการปรึกษาเกี่ยวกับหัวข้อโพสต์วันนี้ ร่วมแสดงความคิดเห็นหรือส่งข้อความมาทาง Inbox ได้เลยครับ ^^
#อ้ายจง #เล่าเรื่องเมืองจีน #ชีวิตในจีน #เรียนจีน
coursera machine learning 在 Scholarship for Vietnamese students Facebook 的最佳解答
DU HỌC MIỄN PHÍ NGAY TẠI PHÒNG NGỦ CỦA BẠN!
Có bao giờ các em tự hỏi rằng“Làm gì để không phí tiền wifi bố mẹ bạn phải đóng hàng tháng?”🤔
Hôm nay chị xin phép chia sẻ cách du học online ngay tại nhà hoàn toàn miễn phí và được cấp chứng chỉ từ những trường đại học/tổ chức cực kì uy tín và danh giá đến từ bạn Như Huyền nha 😉
❓TẠI SAO BẠN KHÔNG NÊN BỎ QUA CÁC KHÓA HỌC ONLINE❓
⭕ Nếu bạn có hứng thú tìm hiểu một lĩnh vực mới và muốn được học kiến thức chuẩn từ chuyên gia...
⭕ Nếu bạn mong muốn được tận hưởng chất lượng giáo dục chuẩn quốc tế mà không cần ra khỏi nhà hay chi quá nhiều tiền...
⭕ Nếu bạn không chê giấy chứng nhận đến từ Google, Harvard, Oxford, British Council…
Thì các khóa học online tớ sắp giới thiệu chắc chắn là dành cho bạn!
✅CHI PHÍ
Bằng 0 hoặc rất rất rất nhỏ so với đi du học offline, nếu xét về mặt chất lượng đào tạo. Có rất nhiều khóa học miễn phí hoàn toàn cả quá trình học và cấp certificate, một số khóa khác thì chỉ cần nộp khoảng $50 để được cấp chứng nhận.
✅CHẤT LƯỢNG ĐẢM BẢO + CERTIFICATE CỰC GIÁ TRỊ
Ngoài các nền tảng đã rất phổ biến như Coursera, EdX, Udemy với cả một kho tàng vô vàn các khóa học trải khắp các lĩnh vực, trong thời điểm hàng triệu người trên thế giới đang phải lockdown vì đại dịch, các tổ chức quốc tế như Tổ chức Y tế Thế giới WHO, Quỹ Tiền tệ Quốc tế IMF hay các tập đoàn lớn như Google cũng tích cực gia nhập mạng lưới giáo dục online với các khóa học chuyên đề.
Điều quan trọng hơn cả là tất cả các khóa học này đều được cung cấp bởi các trường học/tổ chức uy tín, được giảng dạy bởi các giáo sư tiến sĩ, đã được kiểm duyệt và đảm bảo chất lượng trước khi có mặt trên nền tảng. Vì vậy nếu xét về chất lượng giảng viên và kiến thức thì thật sự không có gì để chê.
Ngồi nhà học mà lại được certificate xịn sò từ King's College London ở tận bên Anh hay Peking University nổi tiếng cả Trung Quốc thế này bỏ vào portfolio hay quăng lên LinkedIn thì quá là giá trị ý chứ😎
✅CỰC KÌ LINH HOẠT:
Học mọi lúc mọi nơi theo đúng nghĩa đen =)))
Mỗi ngày chỉ cần học khoảng trên dưới một tiếng, một tuần học 2-3 ngày là sau hơn 1 tháng bạn đã hoàn thành một khóa học rồi.
Chỉ cần có kết nối mạng là học được, bất kể bạn đang ở đâu, dùng máy tính hay điện thoại, Android hay iOS. Nhiều nền tảng như Coursera, Udemy, EdX còn có cả app trên smartphone, thậm chí trong app có chế độ học offline cho phép bạn download nội dung học về điện thoại để không bị gián đoạn khi mạng chập chờn.
✅Cấu trúc khóa học hợp lý, dễ theo dõi với các video bài giảng, các tài liệu giảng viên cung cấp thêm cho mình tự đọc, các câu quiz ngắn kiểm tra kiến thức và phần discussion forum cho mọi người cùng thảo luận. Nói chung là dễ học lắm, ai cũng theo được nè👍🏻
❓HỌC THẾ NÀO CHO HIỆU QUẢ❓
Chúng mình cứ phải thừa nhận với nhau là khi tự học online mình rất dễ bị xao nhãng, mất tập trung và rơi vào các bẫy tâm lí như “cưỡi ngựa xem hoa”, nên thành ra khóa học chất lượng 100% mà mình chỉ ngấm được một phần nhỏ, thật sự rất phí kiến thức, thời gian và công sức:(
Vậy nên tớ sẽ chia sẻ một số kinh nghiệm xương máu đúc kết được sau vài tháng lăn lộn tự học trên mạng:
✅HÃY CHỌN NHỮNG CHỦ ĐỀ BẠN THỰC SỰ MUỐN TÌM HIỂU, RỒI TẬP TRUNG HOÀN THÀNH LẦN LƯỢT TỪNG KHOÁ MỘT. Hồi mới khám phá ra kho báu Coursera, tớ nhìn khóa nào cũng hay cũng xịn nên enroll hàng loạt, từ Artificial Intelligence, Machine Learning cho tới Financial Markets, Psychology, khi nào hứng lên lại vào học mỗi khóa một tí. Cuối cùng kết quả thu được là … chẳng thu được gì =)))
✅TRƯỚC KHI HỌC BẤT KÌ KHOÁ NÀO, HÃY HỌC KHOÁ NÀY: https://www.coursera.org/learn/learning-how-to-learn. Trước khi biết đến khóa này tớ cũng khá tự tin là mình biết cách học cơ =)) nhưng khóa học này đã thay đổi gần như hoàn toàn phương pháp học “gạo” mệt não, tốn thời gian mà kém hiệu quả trước đây của tớ. Giờ thì tớ đã được trang bị cả một bộ kĩ năng để tối ưu hóa quá trình tiếp thu, ghi nhớ và ứng dụng kiến thức rồi! Hay đỉnh cao thế này, thảo nào “Learning how to Learn” luôn giữ vững vị trí phổ biến nhất trong nhiều năm qua giữa một rừng bạt ngàn các khóa học trên Coursera.
✅GHI CHÉP, GHI CHÉP, GHI CHÉP: Điều quan trọng phải nói 3 lần =)))
Khi học online, chúng mình dễ có xu hướng học theo kiểu cưỡi ngựa xem hoa, ai bảo người ta cứ chiều mình quá cơ, materials thì có sẵn hết tra cứu lúc nào cũng được, lại còn thêm tính năng học offline download thoải mái, không chủ quan mới lạ =)).
Chúng mình cố gắng không rơi vào bẫy này nhé, khi học hãy lấy sổ bút ra take note đàng hoàng, chỉ cần ghi lại ý chính hay những điều mình tâm đắc cũng được nè. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc viết tay kích thích hoạt động của não bộ, từ đó giúp chúng mình dễ dàng tiếp thu và ghi nhớ kiến thức hơn nhiều so với việc chỉ xem/nghe thụ động hoặc đánh máy đấy. Còn nữa, ngôn ngữ giảng dạy của các khóa học là tiếng Anh, nên việc chú ý chăm chỉ ghi chép còn giúp bạn rèn kĩ năng nghe và tăng đáng kể vốn từ vựng chuyên ngành. Quá nhiều lợi ích nên nhớ chịu khó chép bài nhé!
✅HỌC THỰC CHẤT: Cố gắng tự mình hoàn thành assignment/quiz/test. Làm bài tập, bài kiểm tra chính là một cách vô cùng hiệu quả để bạn ghi nhớ kiến thức, nên đừng vì áp lực điểm số mà copy bài của người khác hay cheat trong khi làm bài nhé!
♨TỔNG HỢP NGUỒN HỌC ONLINE MIỄN PHÍ♨️
✅Google Digital Garage - chủ đề Marketing, Phát triển bản thân trong bối cảnh số, học và nhận certificate free từ Google và các đối tác: https://learndigital.withgoogle.com/digitalworkshop-eu/courses
✅Quỹ Tiền tệ Quốc tế IMF - chủ đề Tài chính, Kinh tế, học về tiền từ quỹ tiền tệ thì quá chuẩn rồi còn gì =))) : https://www.edx.org/school/imfx?fbclid=IwAR1bymS3ytwi4ETbTUqSYdM3xzOT5BiXMuDz2i_4tFEwl0ogLjevPmAA5UM
✅Đại học Harvard - rất nhiều chủ đề khác nhau, cái này khỏi cần quảng cáo ha=)) Harvard thì còn gì để nói nữa đâu nhỉ: https://online-learning.harvard.edu/catalog/FRee?fbclid=IwAR2YvIHgFizyS0cAWbTKFkufvLmgC4V4Q9haqOMas_4Dc7sJ0QzzknwYSPU
✅Đại học Oxford - rất nhiều chủ đề khác nhau, lại thêm một ông lớn không cần giới thiệu gì nhiều =))) :https://www.oxfordhomestudy.com/?fbclid=IwAR0VNW7PtVaVStymDMArv2G9lr14qOZsjH7XIiitsOpawJLcfXE-Hji0pQM
✅British Council/Hội đồng Anh - có nhiều chủ đề trong đó có các khóa học tiếng Anh, IELTS rất chất nè: https://www.futurelearn.com/
✅Và cuối cùng là các khóa free đến từ Coursera, nguồn yêu thích nhất của tớ: https://www.classcentral.com/report/coursera-free-online-courses/
‼TIP QUAN TRỌNG‼️
Có một điều tớ rất chú trọng khi học online, đó chính là CERTIFICATE, không chỉ vì muốn có bằng cấp xịn sò thêm vào hồ sơ đâu.
Khi tự học online, chúng mình rất dễ nản, chán, bỏ cuộc, vì không có áp lực từ thầy cô giáo, bạn bè hay điểm số gì để thúc đẩy mình hết trơn. Khi đó, certificate xịn sò sẽ trở thành mục tiêu tạo động lực để bạn theo tới cùng, không trì hoãn và hoàn thành mọi thứ đúng hạn.
Nhưng trong list các khóa học Coursera tớ vừa chia sẻ, bạn chỉ được học free thôi, còn nếu muốn được cấp chứng chỉ thì phải trả thêm từ $49 - $89 cho mỗi khóa cơ, số tiền không nhỏ đối với học sinh, sinh viên tụi mình đúng không?
May là Coursera có offer Financial Aid/Hỗ trợ tài chính cho rất nhiều khóa học chất
lượng, tớ đã apply thành công mấy lần rồi này! Financial aid application được approved đồng nghĩa với việc bạn sẽ có full access to premium features, bao gồm tất cả các nội dung kiến thức, các bài kiểm tra, các tư liệu bổ sung mà học free không có, và tất nhiên là một chú certificate cực kì xinh xắn đến từ Coursera và các đối tác uy tín rùi🥰
Cảm ơn các bạn đã đọc bài post siêu dài (nhưng hi vọng là có ích🥰) này và chúc tất cả chúng mình có những khóa du học chất lượng hoàn toàn miễn phí ngay tại nhà nhé😘
💙Các bạn muốn xin học bổng các học bổng trong và ngoài nước khác, đủ bậc nữa, đừng quên các lớp học bổng HannahEd, chương trình Mentor 1-1, Review hồ sơ luôn sẵn sàng để hỗ trợ các bạn tối đa, giúp các bạn tìm ra điểm mạnh, câu chuyện của bản thân các bạn nhé.
Các bạn email thoải mái câu hỏi, CV về [email protected] hoặc nhắn tin cho page, page sẽ review free CV cho cả nhà.
Link nhận thông tin về các chương trình Scholarship Support HannahEd: http://tiny.cc/HannahEdRegister
Lịch học của lớp 2 tháng gần nhất, lớp tháng 3 tuần sau học rồi, các bạn đăng ký nhanh nha: http://tiny.cc/HannahEdClass
Link thông tin về lớp:
https://hannahed.co/lop-tim-va-nop-hoc-bong/
Các bạn email thoải mái câu hỏi, CV về [email protected] hoặc nhắn tin cho page nhé.
(c): Cảm ơn Như Huyền đã chia sẻ bài viết thực sự rất có ích cho các bạn
❤ Like page, tag và share cho bạn bè cả nhà nhé ❤
#HannahEd #duhoc #hocbong #sanhocbong #scholarshipforVietnamesestudents
coursera machine learning 在 Ta Đi Tây Podcast Youtube 的最讚貼文
Trong phần 2 này Trang sẽ chia sẻ nhiều hơn về bản chất công việc khoa học dữ liệu của Trang - các công cụ sử dụng, các điểm nhấn, các hiểu lầm, và vì sao nên học thạc sĩ để tiến thân trong ngành khoa học dữ liệu.
Nếu muốn nghe về các hiểu lầm, tua đến phút 17. Để nghe về vì sao học thạc sĩ, tua đến phút 27.
Phần 3 sẽ nói về học Toán ở Mỹ, hay là cơn ác mộng của đời mình, và khác với học Toán ở Việt Nam như thế nào. Nó không dễ như bạn nghĩ đâu
Các tài liệu mà Trang nhắc đến giúp chuẩn bị vào ngành Khoa học dữ liệu:
- Khóa Deep Learning Coursera: https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
- Andrew Ng: tất cả các khóa về khoa học dữ liệu
- Towards Data Science Medium: https://towardsdatascience.com/
#NỘIDUNG:
2:00 - Tổng quan công việc ở 2 công ty khoa học dữ liệu của Trang
11:50 -Các công cụ và quy trình làm việc khoa học dữ liệu
11:00 - Active Learning là gì
14:30 - Testing trong khoa học dữ liệu
16:00 - Không biết công cụ công ty yêu cầu có phải vấn đề không?
18:20 - Hiểu lầm 1 về khoa học dữ liệu - cần giỏi Toán và Tin để làm
22:30 - Hiểu lầm thứ 2 về khoa học dữ liệu
27:48 - Học thạc sĩ Machine Learning và Computational DS - càng đi làm càng thấy khác biệt giữa cử nhân và thạc sĩ/tiến sĩ trong công việc
31:30 - Tổng quan các chương trình thạc sĩ Data Science ở Mỹ
Nhạc: https://archesaudio.com/
------------------------------------------
➫ Email: [email protected]
➫ Spotify: https://sptfy.com/taditay
➫ Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/vn/podcast/ta-%C4%91i-t%C3%A2y/id1463143817
➫ Facebook Group: https://www.facebook.com/groups/474610666713744/?source_id=1216051758544764
➫ Facebook: https://www.facebook.com/taditay.podcast/
➫ Instagram: https://www.instagram.com/taditay.podcast/
coursera machine learning 在 Coursera Machine Learning By Prof. Andrew Ng - GitHub Pages 的推薦與評價
Cost Function, Gradient Descent. <pre> function J = computeCostMulti(X, y, theta) m = length(y); % number of training examples J = 0; predictions = X*theta; ... ... <看更多>
coursera machine learning 在 Coursera machine learning quiz answers github 的推薦與評價
These solutions are only for reference. I wish you success. Coursera and eX Assignments. Marketing In Digital World Coursera Quiz Response. Machine Learning ... ... <看更多>
coursera machine learning 在 atinesh-s/Coursera-Machine-Learning-Stanford - GitHub 的推薦與評價
This is my solution to all the programming assignments and quizzes of Machine-Learning (Coursera) taught by Andrew Ng. After completing this course you will ... ... <看更多>