吴恩达公开课第29页

吴恩达机器学习-Kmeans

1.理论基础1.算法K-means是我们最常用的基于欧氏距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度就越大。1.1牧师-村民模型K-means有一个著名的解释：牧师—村民模型：有四个牧师去郊区布道，一开始牧师们随意选了几个布道点，并且把这几个布道点的情况公告给了郊区所有的村民，于是每个村民到离自己家最近的布道点去听课。听课之后，大家觉得距离太远了，于是每个牧师统计了一下自己的课上所有的

NLP菜鸟·2023-11-15 21:57

吴恩达机器学习--中文笔记--第五周

吴恩达机器学习第五个星期1.代价函数与反向传播1.1代价函数1.2反向传播算法1.3反向传播算法的直觉理解2.实战中的反向传播2.参数的展开和恢复2.2梯度检查2.3随机初始化2.4步骤小结参考文献本文是在学习吴恩达老师机器学习课程的基础上结合老师的

Bill Gates's fan·2023-11-15 21:20

吴恩达《机器学习》8-5-＞8-6:特征与直观理解I、样本与值观理解II

8.5、特征与直观理解I一、神经网络的学习特性神经网络通过学习可以得出自身的一系列特征。相对于普通的逻辑回归，在使用原始特征x1,x2,...,xn时受到一定的限制。虽然可以使用一些二项式项来组合这些特征，但仍然受到原始特征的限制。在神经网络中，原始特征仅作为输入层存在。以一个三层的神经网络为例，输出层所做的预测利用的是第二层的特征，而不是输入层中的原始特征。因此，可以将第二层中的特征看作是神经网

不吃花椒的兔酱·2023-11-15 21:18

吴恩达：企业如何实现人工智能转型？

https://www.toutiao.com/a6644290230008414728/2019-01-0908:51:01吴恩达是斯坦福大学的计算机科学系的副教授、斯坦福人工智能实验室的主任。

喜欢打酱油的老鸟·2023-11-15 16:41

张小龙2018微信公开课超时演讲，总结微信8年

每年我们内部问我要不要参加公开课？我总是说我还没有确定好，我还是要想一想，后来我跟他们提了一个条件，如果我要来的话，能不能把我的时间放到更加晚一

穿背心儿的程序猿·2023-11-15 14:41

吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程学习笔记(Supervised Machine Learning Regression and Classification---week1)

一、机器学习定义：机器学习即Machinelearning，涉及很多学科，简单点来说，就是使用计算机通过“学习“大量的数据模拟实现人类的行为，也就是让计算机自己学习到一些所谓的”知识与技能“（例如什么是苹果？什么是香蕉？），而且能够通过一些算法组织其实现不断学习不断完善自身的性能与知识架构，换句话说，让计算机越来越”知识渊博“，也就是-----人工智能。二、机器学习分类：机器学习一般分为监督学习与

智能提桶工程师·2023-11-15 09:18

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第三.

Practicequiz:Classificationwithlogisticregression第1个问题：Whichisanexampleofaclassificationtask?【正确】Basedonthesizeofeachtumor,determineifeachtumorismalignant(cancerous)ornot.Basedonapatient'sbloodpressur

ZhemgLee·2023-11-15 09:46

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第一.

Practicequiz:Supervisedvsunsupervisedlearning第1个问题：Whicharethetwocommontypesofsupervisedlearning?(Choosetwo)【正确】Regression【解释】Regressionpredictsanumberamongpotentiallyinfinitelypossiblenumbers.【不选】Clu

ZhemgLee·2023-11-15 09:45

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第二.

吴恩达Coursera,机器学习专项课程,MachineLearning：SupervisedMachineLearning:RegressionandClassification第一、二周所有jupyternotebook

ZhemgLee·2023-11-15 09:45

Coursera-Supervised Machine Learning:Regression and Classification by 吴恩达（课程笔记）

Welcometomachinelearning1、介绍常见的机器学习的应用场景：1：使用搜索引擎时，例如谷歌，谷歌会根据用户的输入，搜索并排列好用户可能会需要的内容2：使用趋向于展示图像的社交媒体时，可以对图像中的人物进行识别，如：Ins上，可以tag出照片中的某人。3：在流媒体服务器上观看某个影片后，可以通过该影片获取平台的相关类型电影的推荐。4：手机等电子设备，可以进行语音到文本的转换，并对

doubi常常喝可乐·2023-11-15 09:15

（五）比赛中的CV算法（下5）检测网络调优（2）CV中的注意力机制

若想要理解上述注意力机制的来源，请学习和NLP和RNN相关的知识：吴恩达深度学习-序列模型，这是因为在计算机视觉

HNU跃鹿战队·2023-11-15 00:06

无监督学习——聚类

机器学习一、无监督学习二、K-Means算法三、优化目标四、随机初始化五、选取聚类数量提示：本文是基于吴恩达老师机器学习视频总结一、无监督学习回顾一下之前的监督，监督学习的数据都是有标记的数据，如下图所示

only demo·2023-11-14 18:58

机器学习2022吴恩达老师课程——学习笔记（五）

还是关注房价，假设有两个特征，和分别是size和numberofbedrooms已知，size是300-2000#bedrooms是0-5（可见一个特征的范围比较大，而另一个比较小）现有一组样本数据，size是2000，#bedrooms=5，而price是500k美元（即=2000，=5，=500)linearregressionmodel:()=*+*+b若=50=0.1b=50则()=50*

zzz_zzzz_·2023-11-14 13:06

机器学习2022吴恩达老师课程——学习笔记（二）

监督学习的最基本的类型——线性回归（LinearRegression）线性回归的最简单的一种——LinearRegressionwithOneVariable关于ModelRepresentation(代码）:(Learntoimplementthemodelforlinearregressionwithonevariabl)假设数据集中只有两个样本点：Python代码——线性回归模型1.导入nu

zzz_zzzz_·2023-11-14 13:06

第01周：吴恩达 Andrew Ng 机器学习

学习内容：1机器学习1.1机器学习定义①ArthurSamuel：在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。e.g.跳棋游戏，使计算机与自己对弈上万次，使计算机学习到什么是好布局并获得丰富的下棋经验。②TomMitchell：计算机程序从经验E中学习解决某一任务T，进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高。e.g.跳棋游戏：经验E是程序与自己下几万次跳、任务T是玩跳棋

MANDYBOOM·2023-11-14 05:57

吴恩达一口气开放了 3 个 AIGC 教程。。

一个月前，DeepLearning.ai创始人吴恩达与OpenAI开发者IzaFulford联手推出了一门面向开发者的技术教程：ChatGPT提示工程。

机器学习社区·2023-11-14 02:06

Python爬虫实战课程-详解Python职位需求

好了，闲话不多说，在这里给大家分享个2019年源码时代第一个公开课吧！Python爬虫实战课程，为你们详解Python职位需求，一起来看看吧！马云曾说：未来最大的能源不是石油，而是大数据。

IT-source·2023-11-13 19:07

吴恩达《机器学习》8-3-＞8-4:模型表示I、模型表示II

8.3、模型表示I一、大脑神经网络的基本原理为了构建神经网络模型，首先需要理解大脑中的神经网络是如何运作的。每个神经元都可以被看作是一个处理单元或神经核，它包含多个输入（树突）和一个输出（轴突）。神经网络是由大量神经元相互连接，并通过电脉冲进行交流的复杂网络。神经元之间利用微弱的电流进行通信，这些电流被称为动作电位。当神经元要传递消息时，通过轴突发送微弱电流给其他神经元，形成一种信息传递的链条。这

不吃花椒的兔酱·2023-11-13 14:29

[NLP]高级词向量表达之Word2vec详解（知识点全覆盖）

本例子来自于吴恩达的Deeplearningai。图中所示的词汇表大小就是10

一种tang两种味·2023-11-13 03:48

【福利】光荣之路公开课视频下载大全

依人飘雪·2023-11-13 00:51

飞桨AI for Science公开课与共创计划邀您来学，探索AI与科学的融合

现在，飞桨AIforScience公开课与共创计划正式开启报名！

飞桨PaddlePaddle·2023-11-12 15:54

深度学习1【吴恩达】

p=5&spm_id_from=pageDriver&vd_source=3b6cdacf9e8cb3171856fe2c07acf498视频中吴恩达老师所有的话语收录：机器学习初学者-AI入门的宝典(

叫小侯的小白程序员·2023-11-12 14:10

吴恩达机器学习8-神经网络介绍

吴恩达机器学习8-神经网络介绍1.神经网络引入无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。

小y同学在学习·2023-11-12 13:25

吴恩达机器学习第8-9章

吴恩达机器学习第8-9章第8章8-1非线性假设对于一个复杂的样本模型，如果用logistc回归算法的话，很容易产生过拟合，当特征数很大的时候，会使特征空间急剧膨胀，用增加特征数，来建立非线性分类器，并不是一个好做法

爱编程的西瓜·2023-11-12 13:55

吴恩达机器学习----神经网络：学习

吴恩达机器学习教程学习笔记（7/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。

huapusi·2023-11-12 13:24

吴恩达机器学习--神经网络概述

weixin_40025586·2023-11-12 13:24

吴恩达机器学习----神经网络：表述

吴恩达机器学习教程学习笔记（6/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。

huapusi·2023-11-12 13:24

机器学习-（第二部分：神经网络/深度学习）-吴恩达-学习总结

目录神经网络模型神经网络层（Neuralnetworklayer）更复杂的神经网络使用向前传播做预测（Inference_makingpredictions(forwardpropagation)）TensorFlow工具在TensorFlow中构建神经网络（Buildinganeuralnetwork）单层中的向前传播（Forwordpropinasinglelayer）神经网络矢量化（Vect

学無芷境·2023-11-12 13:21

吴恩达机器学习--中文笔记--第四周

吴恩达机器学习第四个星期1.诱因和动机1.1非线性假设函数1.2神经元和大脑2.神经网络2.1模型表示(1)2.2模型表示(2)3.应用3.1示例和直觉（1）3.1示例和直觉（2）3.3多类别分类参考文献本文是在学习吴恩达老师机器学习课程的基础上结合老师的

Bill Gates's fan·2023-11-12 13:51

吴恩达《机器学习》8-1-＞8-2:非线性假设、神经元和大脑

一、非线性假设在之前学到的线性回归和逻辑回归中，存在一个缺点，即当特征数量很多时，计算的负荷会变得非常大。考虑一个例子，假设我们使用₁,₂的多项式进行预测，这时我们可以很好地应用非线性的多项式项，帮助建立更好的分类模型。特征爆炸问题：假设有大量特征，比如超过100个变量，我们希望用这些特征构建一个非线性的多项式模型，将导致大量惊人的特征组合。即便我们只采用两两特征的组合（如₁₂+₁₃+₁₄+...

不吃花椒的兔酱·2023-11-12 13:20

腾讯游戏公开课笔试

一些C++的题拖慢C++编译的成员函数排序算法比较二叉树前序后序中序STL虚函数哪些是错误的堆栈迭代器失效那些成员函数Huffman树N阶方针阵里所有数，求方阵所有数的和

迅哥儿不彷徨·2023-11-12 08:48

2021极术通讯-使用Arm-2D在Cortex-M芯片中实现图形界面

（来源：极术社区极术公开课订阅专栏）快手实现基于深度

极术社区·2023-11-11 19:03

哈佛幸福课笔记下篇

改变一生的课:哈佛幸福课笔记下篇第17课运动与冥想第18课睡眠、触摸和爱情的重要性第19课如何让爱情天长地久第20课幸福与幽默第21课爱情与自尊第22课自尊与自我实现第23课收获交流链接:哈佛大学公开课

进击的官工·2023-11-10 19:40

哈佛大学公开课《幸福课》笔记

目录概述第一讲什么是积极心理学第二讲为何研究积极心理学？第三讲幸福是一种随机现象吗？第四讲积极的环境可以改变人第五讲环境的力量第六讲乐观主义第七讲逆境还是机遇第八讲感激第九讲改变第十讲如何去改变第十一讲养成良好的习惯第十二讲写日记第十三讲面对压力第十四讲过犹不及第十五讲完美主义第十六讲享受过程第十七讲运动与冥想第十八讲睡眠、触摸和爱情的重要性第十九讲如何让爱情地久天长一、努力。努力是世界上最成功的

vcjmhg·2023-11-10 19:49

怎样克服上公开课的心里恐惧？

3.日常模拟公开课平时上课最好按照公开课的标准去进行，及时发现问题及时纠正，熟悉之后就有把握。4.将教学设计打印粘贴到课本上万一中途卡顿，低头扫一眼即可，很自然毫不突兀。5.放平心态做不好也没关系！

DoctorLeo·2023-11-10 19:12

吴恩达机器学习7-正则化

吴恩达机器学习7-正则化1.正则化引入：首先给出房价线性回归预测的例子：第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质

小y同学在学习·2023-11-10 17:03

吴恩达机器学习4--正则化(Regularization)

过拟合问题看下面回归的例子第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质。而中间的模型似乎最合适在分类问题中：就以多项式理解，的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差正则化线性回归正则化线性回归的代价函数为：正则化线性回归的梯度下降算法为：可以看出，正则化线性回归的梯度下降算法的变化在于，每次都在原有

吓得我泰勒都展开了·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习（十七）过拟合、正则化下的代价函数

文章目录1.过拟合2.正则化下的代价函数1.过拟合包插线性回归和逻辑回归等的几种学习算法能够有效解决许多问题，但是当它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过度拟合的问题，导致它们表现欠佳。概括地说过拟合问题将会在变量过多的时候出现，这时训练出的假设能很好地拟合训练集，但是会出现一条千方百计地拟合数据的曲线，导致它无法泛化到新的样本中。类似的说法同样可以应用到逻辑回归：过了解决过

计算机视觉从零学·2023-11-10 17:33

欠拟合过拟合正则化-------吴恩达机器学习心得

欠拟合过拟合正则化模型训练过程中会出现“欠拟合”（Underfitting）“过拟合”(Overfitting)现象。（欠拟合又可以表示为“高偏差”，而过拟合又可以称为“高方差”，对于高误差和高方差的解释会在另一篇里解释。）如下图的线性回归函数和逻辑回归函数的第一个图形，就是欠拟合，即假设函数不能很好的拟合训练数据。而第三个图形就是过拟合的例子，即学习的假设能够完全拟合训练集的每一个数据，但不能推

weixin_44102752·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习----正则化

吴恩达机器学习教程学习笔记（5/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。

huapusi·2023-11-10 17:01

吴恩达机器学习--正则化（4）

1过拟合（1）回归中的过拟合第一个模型是欠拟合，不能很好地适应训练集；第三个模型用四次方进行拟合，过于强调拟合原始数据，而丢失了预测新数据的能力。而中间的模型似乎最合适。（2）分类问题中的过拟合?的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差。（3）如何处理过拟合1）丢弃一些不能正确预测的特征。可以是手工选择保留哪些特征，或者使用一些模型选择的算法来帮忙（例如PCA）2）正则化。保留所有的特

翔燕·2023-11-10 17:28

吴恩达机器学习笔记--第三周-4.解决过拟合问题

week3-4.SolvingtheProblemofOverfitting一、TheProblemofOverfittingunderfitting=highbias；overfitting=highvariance。避免过拟合的方法：二、CostFunction在代价函数J中对每个参数theta加入正则化项（罚函数），从而使所有的参数变小。但是不对theta0增加正则化项。若正则化项中的系数l

Loki97·2023-11-10 17:28

吴恩达机器学习--线性/逻辑回归正则化

正则化线性回归、逻辑回归文章目录正则化线性回归、逻辑回归1、正则化线性回归2、正则化的逻辑回归模型1、正则化线性回归对于线性回归的求解，我们之前推导了两种学习算法：一种基于梯度下降，一种基于正规方程。正则化线性回归的代价函数为：如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化，因为我们未对theta0进行正则化，所以梯度下降算法将分两种情形：对上面的算法中j=1，2，…,n时的更新式子进行调整可得：可

W_Y_J_love·2023-11-10 17:52

机器学习（吴恩达）-5 过拟合问题及正则化

目录1.什么是过拟合？（1）过拟合介绍（2）解决过拟合可用的方法2.正则化（1）正则化介绍（2）正则化线性回归（3）正则化逻辑回归1.什么是过拟合？（1）过拟合介绍首先给出一个关于线性回归的例子：已知某房子面积与房价的训练集数据，通过下图给出：①将假设函数设为hθ(x)=θ0+θ1xh_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1xhθ(x)=θ0+θ1x则训练集与假设函数的曲线拟合

音无八重·2023-11-10 17:20

吴恩达机器学习之神经网络小节-正则化项

学习吴恩达的机器学习时，大家可能会对神经网络的正则化项不理解，在这里我阐述一下我自己的理解，如有错误，请大家批评指正对于多分类任务中神经网络的代价函数：这个大括号里面还好看一些，主要就是这个正则化项，这里大家可能被

香辣老油条·2023-11-10 17:50

吴恩达《机器学习》7-1-＞7-4:过拟合问题、代价函数、线性回归的正则化、正则化的逻辑回归模型

一、过拟合的本质过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。考虑到多项式回归的例子，我们可以通过几个模型的比较来理解过拟合的本质。线性模型（欠拟合）：第一个模型是一个线性模型，它的拟合程度较差，不能充分适应训练集。四次方模型（过拟合）：第三个模型是一个四次方的模型，过于强调对训练集的拟合，失去了对新数据的泛化能力。中间模型（适中拟合）：中间模型似乎在拟合训练集和对新数据的泛化之间

不吃花椒的兔酱·2023-11-10 17:18

【机器学习基础】优化算法详解

本文来源于吴恩达老师的深度学习课程[1]和深度学习课程[2]笔记部分。作者：黄海广[3]备注：笔记和作业（含数据、原始作业文件）、视频都在github[4]中下载。

风度78·2023-11-10 04:08

7个UI设计必备课程，小白必看！

1、即时设计公开课即时设计

UI设计喵·2023-11-09 19:06

吴恩达机器学习--神经网络

文章目录1.神经网络概述1.1基本组成1.2示例1.2.1.需求预测1.2.2.图像感知1.3网络层1.4.神经网络前向传播1.5Tensorflow中数据形式1.6构建神经网络的方法1.6.1.逐步1.6.2.构建神经网络密集负载1.7前向传播代码2Optional2.1.人工智能2.2向量化3.Tensorflow3.1模型训练步骤3.2激活函数3.2.1选择激活函数3.2.2为什么神经网络中

_攒一口袋星星·2023-11-09 17:46

马斯克的人工智能初创公司xAI推出首款AI助手Grok；吴恩达生成式AI新课

AI新闻马斯克的人工智能初创公司xAI推出首款AI助手Grok，并放入特斯拉的PremiumPlus套餐中摘要：本周，埃隆·马斯克发布了多篇帖子，宣布其人工智能初创公司xAI将推出首款AI助手Grok，并将其直接包含在特斯拉的PremiumPlus套餐中。Grok是自马斯克7月启动xAI以来推出的首款产品，相比其他生成式人工智能，Grok具备幽默感。它通过数十亿个来自公开数据的数据点进行训练，可以

go2coding·2023-11-09 13:06

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