吴恩达机器学习入门

《Python机器学习基础教程》第1讲：机器学习入门与Python基础

欢迎来到机器学习的世界！今天我们要开启一段精彩的旅程，一起探索机器学习的奥秘。你可能听说过这个词，但它到底是什么？又能做什么呢？别急，我们慢慢来。1.机器学习是什么？想象一下，你每天早上都会根据天气预报决定穿什么衣服。如果天气预报说今天很冷，你就会穿厚外套；如果预报说很热，你可能会穿短袖。这个过程其实就是一个简单的“决策系统”——你根据输入（天气预报）做出输出（穿什么衣服）。机器学习也是一样，它是
earthzhang2021·2025-03-26 23:05

走进吴恩达：揭秘Prompt Engineering 提示词工程

PromptEngineering概览何为Prompt在自然语言处理领域，尤其是与大型语言模型（LLM）互动时，Prompt起着至关重要的作用。形象地说：LLM是金矿：大型语言模型如同深藏不露的金矿，蕴藏着巨大的知识与创造力潜力。Prompt是钥匙：而Prompt，则是开启这座金矿的钥匙。通过精心设计的问题或指令（Prompt），我们能引导模型产生特定的、有价值的输出，如文章创作、代码编写、问题解
AI大模型教程·2025-03-26 14:55

Python机器学习：基础、算法与实战

本书主要包含两部分内容，第一部分为Python机器学习入门知识：主要介绍了Python基础内容、Numpy与Pandas库数据操作、Matplotlib与Seaborn库数据可视化、Sklearn库机器学习
大梦想程序商店·2025-03-26 07:03

通往 AI 之路：Python 机器学习入门-语法基础

第一章Python语法基础Python是一种简单易学的编程语言，广泛用于数据分析、机器学习和人工智能领域。在学习机器学习之前，我们需要先掌握Python的基本语法。本章将介绍Python的变量与数据类型、条件语句、循环、函数以及文件操作，帮助你建立扎实的基础。1.1变量与数据类型Python支持多种数据类型，包括整数（int）、浮点数（float）、字符串（str）和布尔值（bool）。变量是用于
一小路一·2025-03-26 06:55

嵌入式领域机器学习入门指南

基本概念机器学习是一门使计算机无需进行明确编程即可学习的科学。它主要利用数据或以往的经验，以此来改进计算机自身的性能。以下是一些核心概念：监督学习:训练数据包含输入和预期输出，模型的目的是学习这两者之间的映射关系。无监督学习:训练数据只包含输入，没有标签的情况下，模型需要自己找出数据的结构或模式。强化学习:通过与环境交互，采取行动以最大化某种累积奖励。深度学习:一种特殊的机器学习方法，通过使用具有
AI嵌入式·2025-03-26 05:47

基于Python的机器学习入门指南

本文将为初学者提供一份基于Python的机器学习入门指南，帮助你快速上手并掌握机器学习的基本概念和实践方法。一、机器
Blossom.118·2025-03-26 05:15

Flink启动任务

Flink以本地运行作为解读例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph
swg321321·2025-03-21 12:18

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
·2025-03-18 13:50

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。
x-jeff·2025-03-17 21:15

吴恩达的翻译Agent项目，复现教程来了！

原创郭才高DatawhaleDatawhale教程作者：郭才高，Datawhale创作者1.TranslationAgent复现效果展示#执行任务#调用编译后的工作流，传入初始状态字典result=app.invoke({   "source_lang": "English", #源语言为英语   "target_lang": "中文",  #目标语言为中文   "source_text": ""
·2025-03-15 10:49

Python 科学计算与机器学习入门：NumPy + Scikit-Learn 实战指南

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-03-15 09:25

吴恩达机器学习笔记复盘（二）监督学习和无监督学习

监督学习经济价值以及定义监督学习是机器学习中创造了99%经济价值的类型，它是学习输入到输出映射的算法，关键在于给学习算法提供包含正确答案（即给定输入X的正确标签Y）的学习例子。生活中的例子邮件分类，输入是电子邮件，输出是判断邮件是否为垃圾邮件。语音识别，输入音频剪辑，输出文本记录。机器翻译，输入一种语言文本，输出其他语言的相应翻译。在线广告，输入广告和用户信息，预测用户是否点击广告，为公司带来大量
wgc2k·2025-03-15 09:21

吴恩达出手，开源最新Python包，一个接口调用OpenAI等模型

刚刚，AI著名学者、斯坦福大学教授吴恩达最新开源项目实现了。吴恩达在推文中宣布了这一好消息开源新的Python包：aisuite！这个工具可以让开发者轻松使用来自多个提供商的大型语言模型。
Bryan Ding·2025-03-15 02:14

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等

前面大概有2年时间，利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列，和深度学习方法系列，还有一个三十分钟理解系列（一些趣味知识）；新的一年开始了，今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点，研究一些基础课题；同时逐步继续写上述三个系列的文章。最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理，本质，我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”，而是真真实实有理论保证的理论体系；本篇打算摘录整理一些最最
chljerry_mouse·2025-03-13 15:19

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。
6v6-博客·2025-03-12 06:23

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数Softmax函数交叉熵损失函数感知机多层感知机前言之前看吴恩达
孔表表uuu·2025-03-09 01:48

机器学习入门知识

目录前言一、机器学习是什么？二、机器学习的基本类型1.监督学习2.无监督学习3.半监督学习4.强化学习三、机器学习的工作流程四、常见的机器学习算法五、机器学习的评价指标六、机器学习中的过拟合与欠拟合七、机器学习的应用八、学习机器学习的资源前言随着人工智能的发展，作为人工智能中的一个基础且重要的分支——机器学习也是愈发吸引大家来了解以及学习，那么在学习机器学习前，我们需要先来了解一下什么是机器学习，
十五境剑修·2025-03-08 09:33

通往 AI 之路：Python 机器学习入门-线性代数

2.1线性代数（机器学习的核心）线性代数是机器学习的基础之一，许多核心算法都依赖矩阵运算。本章将介绍线性代数中的基本概念，包括标量、向量、矩阵、矩阵运算、特征值与特征向量，以及奇异值分解（SVD）。2.1.1标量、向量、矩阵1.标量（Scalar）标量是一个单独的数，例如：a=5在Python中：a=5#标量2.向量（Vector）向量是由多个数值组成的一维数组，例如：v=[2,3,5]Pytho
一小路一·2025-03-06 02:27

数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例

专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友，旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明，使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。
写代码的中青年·2025-02-26 08:48

计算机视觉CV学习路线

计算机视觉CV学习路线1.基础准备（可参考mooc学习）2.计算机视觉基础知识（可参考mooc学习、计算机图形学）3.经典计算机视觉算法（可参考吴恩达机器学习课程、国内外计算机图形学课程）4.深度学习基础
我喝AD钙·2025-02-22 23:08

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
·2025-02-20 17:46

人工智能与机器学习入门：决策树应用

在人工智能与机器学习入门：使用Kaggle完成Titanic推断学习一文中，给出了使用Kaggle进行机器学习入门的方法，本文基于上文的需求。尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。
·2025-02-20 00:24

AI 百炼成神：线性回归，预测房价

这是一个经典的机器学习入门项目，可以帮助你理解如何使用线性回归模型来预测连续的数值。第一个项目：线性回归预测房价项目目标学习线性回归的基本概念。使用历史房价数据建立一个预测模型。
github_czy·2025-02-19 07:31

吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码

吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。
StrawBerryTreea·2025-02-18 11:35

机器学习入门-读书摘要

先看了《深度学习入门：基于python的理论和实践》这本电子书，早上因为入迷还坐过站了。。因为里面的反向传播和链式法则特别难懂，又网上搜了相关内容进行进一步理解，参考的以下文章（个人认为都讲的都非常好）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/65472471https://zhuanlan.zhihu.com/p/635438713https://zhuanlan.zhihu.
不像程序员的程序媛·2025-02-16 03:53

【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门：从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现【人工智能-初级
若北辰·2025-02-09 03:57

组队学习首次开放许愿啦！下个月想学什么，听你的

举个栗子，不推荐大家直接许愿：「机器学习」，而是许愿：「机器学习入门概念讲解」，或者具体到某个算法：「线性回归的公式推导+代码实战」，这样便于我们在1个月内完成制作。▶不限制课程难度，只要是刚需就
·2025-02-07 09:18

必知！10大机器学习算法

——吴恩达近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】1.K最近邻（KNN）KNN是一种简单却强大的分类算法
·2025-02-06 21:56

AI大模型探秘：核心能力与应用场景深度解析

类比：AI是电力–吴恩达。就像电力技术，是一种通用技术，对很多设备起作用，同样的AI可以赋能各种场景。大模型：把LM比作人的大脑。大参数大规模。
程序员辣条·2025-02-06 08:53

斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！

学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。DeepLearningSpecialization对卷积神经网络(CNN
Alexquyun·2025-01-31 06:54

机器学习入门——机器学习基本概念

@机器学习什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎简单来说机器学习就是机
四月是你的·2025-01-28 06:33

吴恩达Prompt Engineering(2/9): Guidelines for Prompting

目录PrincipalsofPromptingPrinciple1Tactic1:Tactic2:AskforstructuredoutputTactic3:Checkwhetherconditionsaresatisfied/CheckassumptionsrequiredtodothetaskTactic4:Few-Shotprompting,Givesuccessfulexamplesofc
就叫你天选之人啦·2025-01-26 16:08

吴恩达《提示词工程》（Prompt Engineering for Developers）课程详细笔记

课程简介目标：帮助开发者理解如何有效地使用大语言模型（LLMs），提升通过提示词解决问题的能力。适用对象：开发者、AI从业者、产品经理等，希望通过提示词优化生成模型性能的人。第1章：提示词工程基础1.什么是提示词工程提示词工程是一种优化与大语言模型（如GPT）交互的技术，旨在通过设计有效的提示词（prompts）引导模型生成所需的输出。主要思想：用正确的方式提问以得到最佳答案。2.提示词的组成指令
拾工·2025-01-24 23:17

【2025 ODA teigha .NET系列开发教程 第五章】给CAD实体添加附属数据XDATA，包括源码

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档2025ODAteigha.NET
三好学生～张旺·2025-01-23 22:34

吴恩达深度学习笔记（七）——机器学习策略

一、正交化通俗的理解就是：要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里，以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率（precision）：在分类器中标记为猫的例子中，有多少是真的猫召回率（recall）：对于所有的真猫图片，你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标，就很难去选择一个更好的分类器，如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法，也即F1分数，定义如下
子非鱼icon·2025-01-23 10:42

机器学习：scikit-learn 和 Jupyter Notebook（推荐初学者使用google colab）

对于初学者来说，scikit-learn是一个理想的机器学习入门工具。不仅提供了丰富的算法和功能，还通过一致的API设计，确保能够快速上手并进行各种机器学习任务。
wyc9999ww·2025-01-21 14:39

吴恩达系列——微调（Fine-tuning）与生成模型的应用

微调（Fine-tuning）是指在已有预训练模型的基础上，对模型进行进一步训练，以适应特定任务或需求。在自然语言处理领域，生成模型通过微调可以在特定场景下生成更加准确、一致的输出，同时保护用户的隐私，减少不当信息的泄露。本文将结合生成模型的工作原理和实际应用，解释微调如何提升生成模型的效果，并探讨其在保护隐私方面的优势。1.生成模型与Prompt的作用生成模型，如GPT系列，通常通过接受一个输入
疯狂小料·2025-01-18 21:04

AI代码生成器赋能软件原型快速构建：吴恩达的最佳实践指南

本文将结合吴恩达教授的观点，探讨如何利用AI工具，高效构建软件原型。吴恩达教授强调选择合适的技术栈并有效利用AI工具是关键，这将帮助开发者在短时间内完成原型开发，快速验证其想法。
·2025-01-17 01:19

吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释

正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
极客Array·2024-09-16 00:23

七.正则化

吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net
愿风去了·2024-09-15 21:11

人工智能中的哲学

〇、前言人工智能威胁论支持者：埃隆·马斯克、史蒂芬·霍金、比尔·盖茨反对者：马克·扎克伯格、吴恩达、佩德罗·多明戈斯人工智能是什么？应不应该发展人工智能？未来机器人和自动化会不会完全取代人类劳动力？
Dijkstra's Monk-ey·2024-09-08 11:56

吴恩达深度学习笔记(24)-为什么要使用深度神经网络？

为什么使用深层表示？（Whydeeprepresentations?）我们都知道深度神经网络能解决好多问题，其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层，这是为什么呢？我们一起来看几个例子来帮助理解，为什么深度神经网络会很好用。首先，深度网络在计算什么？如果你在建一个人脸识别或是人脸检测系统，深度神经网络所做的事就是，当你输入一张脸部的照片，然后你可以把深度神经网络的第一层，当成一
极客Array·2024-09-01 16:18

python里的i_Python 中[::] 与 [:,:,i] 总结

最近在学吴恩达的DeepLearning中的第五门课SequenceModel,第一个lab是用Numpy搭建RNN，在搭建RNN的时候用到了Numpy的Slicing([:,:,i]),在这里想总结下
桌游顽主的航仔·2024-08-31 13:55

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。【嵌牛鼻子】机器学习【嵌牛提问】什么是机器学
Louis0687·2024-08-31 04:34

全网爆火的第一本程序员的Agent入门书籍——《大模型应用开发 动手做AI Agent》

OpenAI创始人奥特曼预测，未来各行各业，每一个人都可以拥有一个AIAgent；比尔·盖茨在2023年层预言：AIAgent将彻底改变人机交互方式，并颠覆整个软件行业；吴恩达教授在AIAscent2024
AI大模型-搬运工·2024-08-28 11:06

一点机器学习的体会

传统的机器学习有一套较完整的理论和算法，去scikitlearning网站可以有个大致的了解，或者听下吴恩达老师那门基础ML课程（网
zfq212·2024-08-27 20:18

【深度学习】吴恩达-课后作业-搭建多层神经网络以及应用

Ng的深度学习，其实前几个月就听完了，课后作业也是大懂不懂的都做了一遍，代码也跟着各种各样的参考敲了一遍，但暑假几个月没怎么学习。。。基本也忘得差不多了，这几周回顾了一下深度学习这门课的笔记，看了别的博主的总结，对CNN，RNN,LSTM,注意力机制等网络结构进行了复盘，虽然感觉自己很心浮气躁，一边也在学集成学习那几个算法和推荐系统相关，这里也告诉自己：贪多嚼不烂，心急吃不了热豆腐，慢慢来，还是要
—Xi—·2024-08-23 10:17

深度学习应该如何入门？

2.学习机器学习吴恩达的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
wypdao·2024-03-09 11:38

【机器学习基础】正则化

往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评
为梦而生~·2024-02-25 02:40

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始，争取能够在开学之前（2.25）把b站上的【吴恩达机器学习
亿维数组·2024-02-20 21:37
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