吴恩达机器学习入门

吴恩达深度学习课程笔记（精华版）--2.卷积神经网络CNN和计算机视觉CV

本系列是编者学习吴恩达deeplearning.ai深度学习系列课程的笔记。编者有一定机器学习基础，也看过Andrew的机器学习课程。
Caucher·2023-04-20 20:12

【论文阅读】吴恩达分享的论文阅读方法

Readingresearchpapers整合这个领域内比较有代表性的论文（不仅仅是论文，也可以是分享出来的blog）绘制一个资源表格，标记出自己阅读的进度，在阅读一篇论文的过程中如果发现这篇论文认可度低或者自己阅读难度很大，可以先放弃，选择另外一篇进行阅读，也有可能在阅读的过程中发现还有其他文章有助于你了解这个领域，就把它添加在表格中Reading1paper一种不好的方法就是一篇论文，从第一个
Luminous_song·2023-04-20 20:18

【redis】BigKey

【redis】BigKey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文章目录
苗老八·2023-04-20 05:31

【redis】缓存双写一致性之更新策略探讨（上）

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文章目录系列文章目录前言一
苗老八·2023-04-20 05:31

机器学习入门（十二）：决策树——告诉你 Hello Kitty 是人是猫

HelloKitty的种族问题HelloKitty，一只以无嘴造型40年来风靡全球的萌萌猫，在其40岁生日时，居然被其形象拥有者宣称：HelloKitty不是猫！2014年8月，研究HelloKitty多年的人类学家ChristineR.Yano在写展品解说时，却被HelloKitty持有商三丽鸥纠正：HelloKitty是一个卡通人物，她是一个小女孩，是一位朋友，但她“绝不”是一只猫。enter
米饭超人·2023-04-20 02:16

pandas

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文章目录系列文章目录前言一
grant-ADAS·2023-04-19 22:24

B.数据挖掘机器学习[二]---汽车交易价格预测详细版本｛EDA-数据探索性分析｝

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-04-19 18:17

B.数据挖掘机器学习[三]---汽车交易价格预测详细版本｛特征工程、交叉检验、绘制学习率曲线与验证曲线｝

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-04-19 18:17

B.数据挖掘[一]---汽车车交易价格预测(测评指标；EDA)

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-04-19 18:47

关于AI项目研究的近况

-01近况-从3月初到5月初，分别完成了：Coursera上面吴恩达的MachineLearning（机器学习），并且全部题目刷到了100分Coursera上面吴恩达的DeepLearningSpecialization
崔宏雷·2023-04-19 13:09

单变量线性回归

最近在看吴恩达的机器学习，做个笔记总结总结。方便自己复习吧。主要是学习了梯度下降算法和线性回归算法。通过一个具体的例子引出的。回归问题通俗说就是学习算法通过学习训练集得到假设函数，用来预测，估计。
Demons_hacker·2023-04-18 21:24

机器学习入门（二）--CASIA-HWDB（tensorflow）微调efficientNetB0实现手写字体的识别

对数据集做一个resize后会导致某些图片失真，可以采用不失真的resize方法，能提高准确率。1.准备数据集CASIA-HWDB2.x（offline）数据集下载地址：http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Download.html将官网下载的HWDB数据进行解压，文件夹名称作为label。代码如下：注意分开test和trainimport
亚伯拉罕·黄肯·2023-04-18 18:04

【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战

【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战项目链接合集（必看）项目专栏合集https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc
汀、人工智能·2023-04-18 15:42

深度学习入门路径

的表示理论推导课程）（标@的表示高质量课程）（标$的表示选学内容）基础部分1.Python基础（深度之眼课程）[5d]2.数学基础（深度之眼课程）[10d]基础课程不限于此，资源较多，可自行选择机器学习部分1.吴恩达机器学习
或跃在渊_NUE·2023-04-18 11:15

机器学习（五）——神经网络

借用吴恩达老师的一张图来理解：这是一个两层神经网络（不算第一层输入层）：其中，第一层为输入层，就是观测数据的各特征值，这里有3个特征；第二层为隐藏层（因为我们看不到它的输出）；第三层为输出层，也就是我们经过神经网络计算后得到
夏普123·2023-04-18 08:29

书评：使用Scikit-Learn和TensorFlow进行动手机器学习

机器学习入门Udacity，Cou
cuml0912·2023-04-18 07:41

机器学习入门实例-加州房价预测-3（选择与训练模型+调参）

选择与训练模型使用线性回归fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorlin_reg=LinearRegression()lin_reg.fit(housing_prepared,housing_labels)housing_predictions=lin_reg.
陆沙·2023-04-18 02:16

机器学习入门实例-加州房价预测-4（继续调参+评估）

RandomizedSearch如果需要尝试、调整的超参数只有有限几个，比如之前的例子，那只用gridsearch就够了；但如果超参数的搜索空间非常大，应该用RandomizedSearchCV。它有两个优点：支持更大的参数范围它可以更快找到最优的超参数组合。因为不是遍历所有组合，而是在指定的参数范围内随机采样，然后评估性能。可以根据现有资源情况给参数的上下限，因此更灵活。缺点是可能错过最优，只得
陆沙·2023-04-18 02:15

机器学习入门实践--线性模型-多分类问题(python)

本文不涉及细节理论，只做必要性的介绍，侧重代码实现。线性模型-多分类问题的理论分析只有二分类是完全不够用的，因此需要其他的算法来解决多分类问题。多分类分为OvO(OnevsOne)和OvR(OnevsRest).OvO:一对一,例如n个分类,两两一组使用二分类,最后选出二分类出来最多的情况,需要n(n-1)/2个分类器OvR:一对多,例如n个分类,一次性比较这n个分类中的概率,找出概率最大的分类情
永远鲜红の幼月·2023-04-17 23:11

Redis常用命令

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Redis
西城十七妹·2023-04-17 16:04

吴恩达深度学习第二周编程练习--识别猫的逻辑回归神经网络

吴恩达深度学习第二周编程练习--识别猫的逻辑回归神经网络【识别猫】的简单的神经网络，用python实现注：开始编程前需要下载两个.h5文件，并将它们放到和python文件统一目录下（可到我的资源里下载）
SUNNY小飞·2023-04-17 04:10

Windows 10 上使用 CMake GUI 编译 Krita 源代码并使用 MinGW 64 作为构建工具

krita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文章目录
妙为·2023-04-15 21:03

吴恩达machine-learning-ex4练习题解析之代价函数

EX4主要是针对神经网络反向传播的实战，是非常重要的一课，所以花了我两天3夜地研究这道习题，还真是值得，收获满满。跟着ex4.pdf文档的脚步一步一步来：1.首先1-3页都在表达初始化数据，和数据模型。2.到了第五页，开始摩拳擦掌，实现第一段代码：神经网络代价函数首先他给到这样的一个公式：代价函数（无lambda项）吼！不要被这个公式吓到了。先不考虑lambda项，后面再慢慢深入。第一个∑首先把∑
Wincent__·2023-04-15 14:28

pth模型文件转为onnx格式

ONNX系列文章提示：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文章目录
武魂殿001·2023-04-15 10:36

【EE架构】

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文章目录系列文章目录前言一
gg思无邪·2023-04-15 10:33

1.6 Dropout 正则化-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

Dropout正则化除了L2正则化，还有一个非常实用的正则化方法——“Dropout（随机失活）”，我们来看看它的工作原理。（图1.6.1）假设你在训练上图这样的神经网络（图1.6.1），它存在过拟合，这就是dropout所要处理的，我们复制这个神经网络，dropout会遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。假设网络中的每一层，每个节点都以抛硬币的方式设置概率，每个节点得以保留和消除的
ygl_9913·2023-04-14 22:34

2.3 Logistic 回归损失函数-深度学习-Stanford吴恩达教授

Logistic回归损失函数(LogisticRegressionCostFunction)在上个视频中，我们讲了逻辑回归模型，为了优化逻辑回归模型的参数和，需要定义一个代价函数（costfunction）。先来回顾一下上一节课逻辑回归的输出函数：为了让模型通过学习调整参数，你需要给予一个样本的训练集，这会让你在训练集上找到参数和，来得到你的输出。为了更详细的描述上述方程式，我们需要说明上面的定义
ygl_9913·2023-04-14 22:03

2.18 Logistic 损失函数的解释-深度学习-Stanford吴恩达教授

Logistic损失函数的解释(ExplanationofLogisticRegressionCostFunction(Optional))在前面的视频中，我们已经分析了逻辑回归的损失函数表达式，在这节选修视频中，我将给出一个简洁的证明来说明逻辑回归的损失函数为什么是这种形式。回想一下，在逻辑回归中，预测的结果，是我们熟悉的型函数，。我们约定，即当给定输入特征x的时候y=1的概率。换句话说，如果y
ygl_9913·2023-04-14 22:03

1.7 理解 Dropout-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

理解DropoutDropout可以随机删除网络中的神经单元，他为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢？直观上理解：不要依赖于任何一个特征，因为该单元的输入可能随时被清除，因此该单元通过这种方式传播下去，并为单元的四个输入增加一点权重，通过传播所有权重，dropout将产生收缩权重的平方范数的效果，和之前讲的正则化类似；实施dropout的结果实它会压缩权重，并完成一些预防过拟合的外层正则化；对不
ygl_9913·2023-04-14 22:54

机器学习入门实例-加州房价预测-1（数据准备与可视化）

问题描述数据来源：CaliforniaHousingPricesdatasetfromtheStatLibrepository，1990年加州的统计数据。要求：预测任意一个街区的房价中位数缩小问题：superwisedmultipleregressiong(用到人口、收入等特征)univariateregression（只预测一个数据）plainbatchlearning（数据量不大+不咋变动）准
陆沙·2023-04-14 22:46

机器学习入门实例-加州房价预测-2（数据整理）

计算相关性使用corr()计算standardcorrelationcoefficient（Pearson’sr）。矩阵不是很方便观察，可以直接排序median_house_value列，可以看出median_house_value与median_income的相关性挺大的。corr_matrix=visual_data.corr()print(corr_matrix)#这句是直接排序了，降序pr
陆沙·2023-04-14 22:46

机器学习入门（五）：集成学习Bagging，Boosting，RandomForest和GridSearchCV参数调优

0）集成学习集成学习（ensemblemethods）的目的是结合不同的分类器，生成一个meta-classifier,从而使其拥有比单个classifier有更好的泛化能力(Thegoalbehindensemblemethodstocombinedifferentclassifiersintoameta-classifierthathasabettergeneralizationperform
FrenchOldDriver·2023-04-14 11:06

统计学/机器学习入门（三）: 朴素贝叶斯Naïve Bayes及其决策边界，交叉验证

一）理论基础不做过多介绍，NB（NaïveBayes)可用来分类，直接上公式：P(H|E)=P(E|H)*P(H)/P(E)二）举例说明a)文本数据:直接来个例子比较直观,现在有这样一堆数据:我们将通过过去的天气数据来判断今天是否适合出去玩耍,然后今天的天气是这样:这就是个很简单的01问题，play到底可不可以呢，于是我们就需要计算P(yes|E)和P(no|E)的概率，进行比较即可完成分类：由于
FrenchOldDriver·2023-04-14 11:05

学习笔记-机器学习-（10）聚类

吴恩达-机器学习课程--13:Clustering的学习总结：最常见的非监督算法：K-means算法假如想把以下训练集训练分为两簇随机选择两点，一部分点离红点更近，一部分点离蓝点更近移动两点至已分好的两类点的均值处
饼干和蛋糕·2023-04-14 08:02

吴恩达机器学习作业笔记(线性回归)

零基础知识1.DataFrame结构PandasDataFrame入门教程（图解版）DataFrame一个表格型的数据结构，既有行标签（index），又有列标签（columns），它也被称异构数据表，所谓异构，指的是表格中每列的数据类型可以不同，比如可以是字符串、整型或者浮点型等pd.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy)data可以是多种类型index和
Curse of Knowledge·2023-04-14 07:07

吴恩达机器学习作业笔记（Logistic 回归）

数据一共有三列，前两列是学生成绩，最后一列用1.0代表学生是否被录取使用分类的方法进行学习，得到一个学生被录取的概率值。零基础知识pandas读取文件importpandasaspddata=pd.read_csv('path',sep=',',header=0,names=['第一列','第二列','第三列'],encoding='utf-8')原文链接：https://blog.csdn.ne
Curse of Knowledge·2023-04-14 07:37

王小川欲打造中国版 OpenAI，正式命名百川智能

吴恩达和lecun：汽车都没发明要什么安全带☞一个前端大佬的十年回顾|漫画前端的前世今生☞OpenAI愿意“让步”，和意大利监管机构达成合作
CSDN 程序人生·2023-04-13 09:16

吴恩达深度学习 —— 2.5 导数

这节的目的是对微积分和导数有直观的理解，如下图所示，直线f(a)=3af(a)=3af(a)=3a，它是一条直线。直观的理解导数，让我们看看函数中几个点，假定a=2，那么f(a)等于a的3倍，等于6。也就是说，如果a=2，那么函数f(a)=6.我们稍微改变a的值，只增加一点点，a的值变为2.001，往右小小地移动一下，那么f(a)=6.003，观察图中绿色的三角形区域，如果点a向右移动0.001，
然后就去远行吧·2023-04-12 10:59

斯坦福 机器学习-第一章监督学习

CS229Lecturenotes原作者：AndrewNg（吴恩达）翻译：CycleUser监督学习（Supervisedlearning）咱们先来聊几个使用监督学习来解决问题的实例。
hzp666·2023-04-12 05:43

pandas是什么

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文章目录系列文章目录前言一
Emo_TT·2023-04-12 04:05

吴恩达：序列模型(Sequence Models)

1.1为什么选择序列模型x:HarryPotterandHermioneGrangerinventedanewspell.y:1101100001.2数学符号1.3循环神经网络RecurrentNeuralNetworksRNN的限制是它在某一时刻的预测只来自于序列之前的输入信息1.4通过时间的反向传播1.5不同类型的循环神经网络many-to-many:多对多，识别姓名（、机器翻译many-to
Cache_wood·2023-04-11 22:29

【机器学习学习笔记】机器学习入门&监督学习

1.机器学习入门1.1WhatisMachineLearning?"
MikeBennington·2023-04-11 12:12

吴恩达杨立昆亲自下场开直播：GPT-5不能停！

吴恩达和LeCun为了这事儿，甚至亲自搞了场直播。毕竟再不出手，事态眼看着越来越严重了：马斯克等人叫停GPT-5研发的事态再次升级，已从千人联名发展到超过13500人签署。
夕小瑶·2023-04-11 09:17

吴恩达LeCun直播回怼马斯克：汽车都还没发明，要什么安全带

吴恩达和LeCun为了这事儿，甚至亲自搞了场直播。毕竟再不出手，事态眼看着越来越严重了：马斯克等人叫停GPT-5研发的事态再次升级，已从千人联名发展到超过13500人签署。
Evan-yzh·2023-04-11 09:47

吴恩达直播回怼马斯克：汽车都还没发明，要什么安全带？

省时查报告-专业、及时、全面的行研报告库省时查方案-专业、及时、全面的营销策划方案库【免费下载】2023年3月份热门报告合集【限时免费】ChatGPT4体验，无需直接用ChatGPT：AI模型研究框架ChatGPT团队背景研究报告ChatGPT的发展历程、原理、技术架构及未来方向ChatGPT使用总结：150个ChatGPT提示此模板ChatGPT数据集之谜《ChatGPT：真格基金分享.pdf》
智能推荐系统·2023-04-11 09:15

吴恩达和LeCun直播回怼马斯克：汽车都还没发明，要什么安全带......

吴恩达和LeCun为了这事儿，甚至亲自搞了场直播。毕竟再不出手，事态眼看着越来越严重了：马斯克等人叫停GPT-5研发的事态再次升级，已从千人联名发展到超过13500人签署。
Amusi（CVer）·2023-04-11 09:45

吴恩达和 LeCun：汽车都没发明要什么安全带

（图源：Twitter截图）先是吴恩达在Twitter上罗列出了四个理由，直球式反对GPT-4研究暂停6个月。
CSDN 程序人生·2023-04-11 09:13

ROS入门知识笔记

的基本框架是斯坦福大学人工智能实验室在STAIR项目与机器人技术公司WillowGarage的个人机器人项目（PersonalRobotsProgram）之间的合作中为了提高机器人研发中的软件复用率，由吴恩达教授指导的
潇潇的风·2023-04-11 05:46

深度学习笔记总结(1) 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)

针对深度学习基础部分，有必要恶补一些吴恩达的深度学习课程，其实晚上有很多总结和笔记，本系列文章是针对黄海广大佬整理的《深度学习课程笔记(V5.47)》的总结和自己的理解，以便加深印象和复习。
致Great·2023-04-11 02:47

吴恩达机器学习--线性回归

文章目录前言一、单变量线性回归1.导入必要的库2.读取数据3.绘制散点图4.划分数据5.定义模型函数6.定义损失函数7.求权重向量w7.1梯度下降函数7.2最小二乘法8.训练模型9.绘制预测曲线10.试试正则化11.绘制预测曲线12.试试sklearn库二、多变量线性回归1.导入库2.读取数据3.划分数据4.定义假设函数5.定义损失函数6.定义梯度下降函数7.训练模型8.运用sklearn绘图总结
Want595·2023-04-10 23:56
上一页 14 15 16 17 18 19 20 21 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他