[Machine Learning] - 3.2 - Logistic Regression Model
Bài thứ 2 trong tuần 3 của khóa học Machine Learning của giáo sư Andrew Ng
0%
[Research] - Gecko Dom Logging system
The purpose of this documentation is to record all the findings and my progress while exploring Firefox source code, in order to log how many time a DOM API is called when visit a single website, or multiple common website.
This require a deep modification in Firefox’s implementation of DOM API.
Machine Learning Title block
Xem các bài viết khác tại Machine Learning Course Structure
[Machine Learning] - 3.1 - Classification and Representation
Tuần 3 trong course Machine Learning của giáo sư Andrew Ng trên Coursera.
[Travel] - Transportation in Europe
Nếu bạn có dư dả thời gian và nguồn kinh phí eo hẹp, thì cách tốt nhất để dạo vòng quanh các nước EU chính là các phương tiện công cộng.
[Research] - LaTex on Windows - Step by step installation
In this blog, I will instruct you on how to install and writing LaTex documents on Windows with ease.
Machine Learning - 2.3 - Exercise
Bài viết này đưa ra bài giải và chi tiết cách giải của mỗi bài tập trong tuần 2 của khóa học Machine Learning của giáo sư Andrew Ng.
Xem các bài viết khác tại Machine Learning Course Structure.
Machine Learning - 2.2 - Normal Equation
Bài 2 phần 2 trong khóa học Machine Learning của giáo sư Andrew Ng. Trong bài này, ta sẽ tìm hiểu một cách thay thế cho thuật toán Gradient Descent cùng ưu nhược điểm của nó.
Machine Learning - 2.1 - Multiple Features
Tuần 2 trong course Machine Learning của giáo sư Andrew Ng trên Coursera. Trong phần này, bạn sẽ thấy linear regression được mở rộng thành multiple input features, và những best practices để thực hiện linear regression.
Machine Learning - 1.4 - Matrices and Vectors
Bài viết thứ 4 trong loạt bài tự học Machine Learning trên Coursera của giáo sư Andrew Ng.
Trong bài viết này, ta sẽ nói về Matrix và Vector, cùng các phép toán của chúng.