吴恩达机器学习入门第22页

机器学习入门-pandas

芜湖_起飞·2023-02-06 11:24

《AI系统的挑战2——少量数据带来的挑战》

赵玮_4c07·2023-02-06 10:56

机器学习入门

文章目录机器学习的应用场景机器学习的应用场景求解以下曲柄滑块机构中，滑块B的运动常规方法：按照理想状态来假设，滑块B的质量、地面的粗糙度，需要列写出动力学公式常规方法引入的求解误差：1.假设条件下滑块B的物理属性与实际有偏差，非实验室条件下，滑块B所受的外力也是复杂多样的，在列写动力学公式时，很难精确输入外力2.并且滑块的运动不止受单一的物理机理影响

迷糊琳·2023-02-05 19:10

吴恩达机器学习（十五）分类、假设陈述、决策边界

文章目录1.分类2.假设陈述3.决策边界1.分类我们开始讨论要预测的变量y是一个离散值情况下的分类问题。我们将使用一个逻辑回归算法，先从只包含0和1两类分类问题开始。这个例子中的训练集是对肿瘤进行恶性或良性分类得到的数据。我们可以做的是对于这个给定的训练集把我们学过的线性回归算法应用到这个数据集，用直线对数据进行拟合。尝试改变一下问题，将横轴延长一点，假如有另一个训练样本在最右边。

计算机视觉从零学·2023-02-05 18:02

吴恩达机器学习-SVM-为什么theta与边界boundary垂直

吴恩达教授的机器学习课程，第十三章支持向量机，大间隔分类器的数学原理中，没有解释为什么theta与边界boundary垂直，当时学的时候一头雾水，在查阅一些资料之后终于该清楚了，下面的推导过程。

wangyunjeff2·2023-02-05 18:59

机器学习（6）--支持向量机SVM

吴恩达ML课程课后总结，以供复习、总结、温故知新，也欢迎诸位评论讨论分享，一起探讨一起进步：上一篇:机器学习（5）--算法优化方法(学习曲线，误差分析)及特类分析(偏斜类问题召回率与查准率)https:

执契·2023-02-05 18:28

SVM参数θ和决策边界正交的原因

吴恩达《机器学习》课程，讲到SVM背后数学原理的时候，提到“参数θ和决策边界正交”，但没有给出解释。

Dreamcatcher风·2023-02-05 18:53

关于吴恩达老师机器学习SVM中12-3节的决策边界与参数theta垂直的解释

本文的目的是记录学习吴恩达老师机器学习课程中遇到的决策边界与参数theta相垂直的原因具体原因：1、SVM的假设函数：otherwise2、决策边界为：3、定理：线性空间中，平面方程的系数就是平面的法向量证明过程见

Ansen C·2023-02-05 18:52

一文读完 Machine Learning Yearning

引言断断续续读完了吴恩达老师的炼丹宝典，《MachineLearningYearning》，收获很大，但是，原书有100多页，读起来还是费不少时间的，再加上吴老师讲解细致、举例丰富，花的时间更多了。

闫永飞·2023-02-05 11:42

机器学习（吴恩达）--线性回归算法-代价函数的理解

线性回归算法【中英双语】机器学习（MachineLearning）-吴恩达https://www.bilibili.com/video/av9912938/?

bibibabibobi k·2023-02-05 10:11

【机器学习】监督学习与无监督学习

文章目录什么是机器学习监督学习回归问题分类问题无监督学习总结什么是机器学习机器学习的定义很多，我认为用吴恩达老师视频中的这段话来概括就很合适TomMitchell(1998)Well-posedLearningProblem

milu_ELK·2023-02-05 09:07

【机器学习入门】用yolov5检测官方自带图片

目录一、下载yolov5二、安装依赖三、运行时遇到的问题1.在终端运行代码pipinstallopencv-python2.在终端运行代码pipinstallopencv-contrib-python3.在终端运行代码pip3installopencv-python4.按照该路径PyCharm->Run->EditConfigurations打开界面5.打开pycharm的settings设置，然

Hello World aha·2023-02-05 09:42

【机器学习入门】常用损失函数以及简介

在正文开始之前，需要先来阐述几个需要区分的概念，损失函数、代价函数以及目标函数：损失函数(LossFunction)通常是针对单个训练样本而言，给定一个模型输出和一个真实y，损失函数输出一个实值损失。代价函数(CostFunction)通常是针对整个训练集的总损失。目标函数(ObjectiveFunction)是一个更通用的术语，表示任意希望被优化的函数，常常用于机器学习以及非机器学习领域。这样看

北国学已尽·2023-02-05 09:42

【机器学习入门】解决过拟合的又一方法：交叉验证

在上一篇文章当中我们说到，可以使用正则化来解决过拟合问题，今天我们再来介绍另一种方法：交叉验证法。那么，什么是交叉验证呢？交叉验证：一般的情况下，交叉验证法指的是将数据集随机切分为训练集、验证集和测试集这三部分，训练集用来训练模型**，验证集用于训练过程中模型的验证和选择，也就是说如果存在着多个模型，从中挑选出训练误差最小的那个模型，而测试集是用来对选定的模型进行一个总的评估。交叉验证的原理：如果

北国学已尽·2023-02-05 09:42

【机器学习入门】避免过拟合的方法之一：正则化

上一篇文章讲了损失函数，我们知道损失函数是用来解释模型在样本实例上的误差的，损失函数的最终值越小，测试值与实际值相差越小，拟合效果越好，但拟合效果好了模型就一定好吗？下面展示两张图片：由两张图片的第三幅图中可以看到，我们训练出的模型完美的拟合了所有数据，但这样会导致一个问题，模型变得非常复杂，并且含有更高次幂，对于样本数据外的数据不具有很好的拟合效果，也就是模型的泛化能力较差，这种问题便是过拟合问

北国学已尽·2023-02-05 09:11

机器学习笔记（三）支持向量机原型、对偶问题

主要参考资料：斯坦福大学CS229笔记吴恩达《机器学习》周志华《机器学习实战》peterHarrington《高等数学》同济大学《微积分学教程》【俄】菲赫金格尔茨维基百科支持向量机一、原型支持向量机（supportvectormachine

weixin_41405111·2023-02-05 07:38

深度学习用户画像_机器学习入门之kaggle之数据分析从业者用户画像分析

本文主要向大家介绍了机器学习入门之kaggle之数据分析从业者用户画像分析，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

weixin_39920629·2023-02-05 07:53

302页吴恩达Deeplearning.ai课程笔记，详记基础知识与作业代码

302页吴恩达Deeplearning.ai课程笔记，详记基础知识与作业代码吴恩达的DeepLearning.ai已经于1月31日发布了最后一门课程。

小饕·2023-02-04 13:02

【学习笔记】吴恩达老师《深度学习工程师》二

第三课为什么深度学习会崛起老师解释了为什么深度学习这个几十年之前就出现的技术今天又火热起来。原因不外乎三点：1.数据越来越庞大得益于数字化的发展、互联网的扩张以及各种廉价的视觉传感器的出现，如今的数据方便收集同时数量庞大，这为深度学习数据来源打下了扎实的基础。2.计算机硬件的发展计算机硬件飞速发展，计算能力显著提高，使得以前很难进行计算的方法如今可以轻松实现。3.算法的进步算法不断迭代，使得深度学

Masec·2023-02-04 13:02

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第一课·第三周浅层神经网络

目录一、神经网络概览二、多个例子中的向量化三、激活函数四、神经网络的梯度下降法五、直观理解反向传播（+矩阵求导）六、随机初始化作业：一、神经网络概览双层神经网络一般包含输入层、隐藏层、输出层，但是输入层一般用第0层表示二、多个例子中的向量化三、激活函数四、神经网络的梯度下降法这个是我总结的一篇笔记：❤一张图看懂神经网络的符号参数（+向量化的注意事项）五、直观理解反向传播（+矩阵求导）矩阵求导简介为

手可摘星辰不去高声语·2023-02-04 13:01

重磅推荐 | 带学吴恩达《深度学习》作业班+带打Kaggle大赛

吴恩达曾经说过：“人工智能是新电力，他相信人工智能将在未来改变各行各业，而未来全世界需要数百万具备深度学习知识的人。”

PaperWeekly·2023-02-04 13:54

吴恩达《深度学习专项》第三阶段总结与第四阶段预览

第三阶段回顾在过去两周里，我们学习了改进深度学习模型的一些策略。让我们来回顾一下。首先，我们应该设置好任务的目标。选取开发/测试集时，应参考实际应用中使用的数据分布。设置优化指标时，应使用单一目标。可以设置一个最优化目标和多个满足目标。在搭建模型时，我们可以根据现有的数据量、问题的难易度，选择端到端学习或者是多阶段学习。训练模型前，如果有和该任务相似的预训练模型，我们可以采取迁移学习，把其他任务的

大局观选手周弈帆·2023-02-04 13:24

吴恩达《深度学习专项》笔记+代码实战（二）：简单的神经网络——逻辑回归

这堂课要学习的是逻辑回归——一种求解二分类任务的算法。同时，这堂课会补充实现逻辑回归必备的数学知识、编程知识。学完这堂课后，同学们应该能够用Python实现一个简单的小猫辨别器。前排提示：本文篇幅较长。如果想看本文的精简版，欢迎移步我在其他地方发的文章.学习提示如上图所示，深度学习和编程，本来就是相对独立的两块知识。深度学习本身的知识包括数学原理和实验经验这两部分。深度学习最早来自于数学中的优化问

大局观选手周弈帆·2023-02-04 13:54

吴恩达深度学习第一课-第二周笔记及课后编程题

逻辑回归（LogisticRegression）逻辑回归用于二分类（BinaryClassification），输出值为0-1范围内的实数。通常规定：输出值小于0.5分类为"0"，输出值大于0.5分类为"1"逻辑分布（LogisticDistribution）逻辑分布为连续型概率分布。分布函数：密度函数：可见f(x)与正态分布形状相似，不过尾部更长，波峰更高，在数据分布情况如此时，选择逻辑分布建模

Giraffeee_·2023-02-04 13:52

吴恩达机器学习课程笔记-Ⅰ

1.引言（Introduction）1.1Welcome1.2什么是机器学习（WhatisMachineLearning）1.3监督学习（supervisedlearning）1.4无监督学习（unsupervisedlearning）1.1Welcome随着互联网数据不断累积，硬件不断升级迭代，在这个信息爆炸的时代，机器学习已被应用在各行各业中，可谓无处不在。一些常见的机器学习的应用，例如：手写

玄九思·2023-02-04 10:56

吴恩达机器学习笔记（一）

文章目录引言1.1Welcome1.2Whatismachinelearning?1.3Supervisedlearning1.4Unsupervisedlearning引言1.1Welcome参考视频：P1Welcome总结：第一个视频主要讲述了什么是机器学习以及机器学习的一些应用，比如垃圾邮件识别、网页排序、产品推荐等等。1.2Whatismachinelearning?参考视频：P2What

cometsue·2023-02-04 10:22

吴恩达机器学习 Logistic Regression with a Neural Network mindset

LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindsetWelcometoyourfirst(required)programmingassignment!Youwillbuildalogisticregressionclassifiertorecognizecats.ThisassignmentwillstepyouthroughhowtodothiswithaNe

ZEVIN LI·2023-02-04 10:18

【含课程pdf & 测验答案】吴恩达-机器学习公开课学习笔记 Week1-1 Introduction

吴恩达-机器学习公开课学习笔记Week1-1Introduction1-1Introduction课程内容1-1-1Welcome1-1-2WhatisMachineLearning?

CodingRae·2023-02-04 10:18

吴恩达老师机器学习 1.1 Welcome！

吴恩达老师机器学习【(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】1.1Welcome！欢迎！欢迎来到[最新]机器学习课程。

Ding Jiaxiong·2023-02-04 10:47

uniform机器学习极简入门7—机器学习入门概述

uniform机器学习极简入门这个系列已经介绍了6节课，大家对机器学习（统计学习）有了些了解（当然之前都是些基础），今天我们从宏观整体上介绍下什么是机器学习，以及目前机器学习的分类，包括我们后续会陆续和大家介绍的方向。有了这个宏观理解后，可以针对性的在实践中选择自己合适的场景方法，而不是盲目的用一个方法来套。1机器学习目标及分类机器学习（也称为统计机器学习）是通过数据来构建概率统计模型，然后利用训

uniform斯坦·2023-02-04 01:36

笔记：使用mmdection参加科大讯飞挑战赛

COCO#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

奔跑的回锅肉_·2023-02-03 17:59

吴恩达DeepLearningCourse4-卷积神经网络

部分内容参考之前的笔记PyTorch深度学习实践文章目录第一周：卷积神经网络边缘检测Padding、Stride三维卷积卷积神经网络中的一层池化层第二周：深度卷积网络实例探究残差网络1x1卷积Inception模块和网络卷积神经网络的迁移学习第三周：目标检测目标定位基于滑动窗口的目标检测滑动窗口的卷积实现BoundingBox预测/YOLO算法基础交并比loU非极大值抑制AnchorBoxes第四

MONA ODYSSEY·2023-02-03 16:51

Python3使用np.set_printoptions(threshold=np.nan)引发错误解决方法

来源：【吴恩达课后编程作业】Course4-卷积神经网络-第四周作业-人脸识别关于np.set_printoptions()np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize

Master_miao·2023-02-03 15:04

“机器视觉+深度学习”进阶步骤

文章目录前言一、StanfordCS221（人工智能原理与技术）二、StanfordCS230（吴恩达深度学习DeepLearning|Autumn2018）三、StanfordCS231N（李飞飞计算机视觉课程

weixin_46771530·2023-02-03 14:37

1.1 深度学习第一课《神经网络与深度学习》-吴恩达教授

老师课前原话：深度学习改变了传统互联网业务，例如如网络搜索和广告。但是深度学习同时也使得许多新产品和企业以很多方式帮助人们，从获得更好的健康关注。深度学习做的非常好的一个方面就是读取X光图像，到生活中的个性化教育，到精准化农业，甚至到驾驶汽车以及其它一些方面。如果你想要学习深度学习的这些工具，并应用它们来做这些令人窒息的操作，本课程将帮助你做到这一点。当你完成cousera上面的这一系列专项课程，

ygl_9913·2023-02-03 11:21

吴恩达deeplearning.ai神经网络和深度学习(Ⅰ)(第一周-深度学习概论)

神经网络和深度学习课程(第一周-深度学习概论)目录神经网络和深度学习课程(第一周-深度学习概论)1.2什么是神经网络？1.3用神经网络进行监督学习1.4为什么深度学习会兴起？Summary1.2什么是神经网络？1.神经网络的定义神经网络就是按照一定规则将多个神经元连接起来的网络1.3用神经网络进行监督学习1.监督学习与非监督学习监督式学习与非监督式学习本质区别就是是否已知训练样本的输出y。在实际应

一去不复返的通信er·2023-02-03 11:16

吴恩达深度学习第一课 — 神经网络与深度学习1.2

cal构建神经网络·2.1二分分类(BinaryClassification）计算机保存一张图片，要保存三个独立矩阵：红，绿，蓝（其他颜色都是由这三原色组合形成），如果保存的图片是64x64的，那每个矩阵也是64x64的。且每个矩阵里的元素值，代表着颜色的强度。把像素值取出放入一个特征向量x（三个矩阵元素变成一列向量），且特征向量的维度是64x64x3=12288(三个矩阵元素总数量)。在二分分类

今天没有瘦·2023-02-03 11:44

吴恩达深度学习课程第一课 — 神经网络与深度学习

目录1.神经网络（NeuralNetwork）1.1.神经网络1.2.用神经网络进行监督学习（SupervisedLearningwithNeuralNetworks）2.神经网络基础（BasicsofNeuralNetworkProgramming）2.1.逻辑回归（LogisticRegression）2.2.损失函数（LossFunction）2.3.梯度下降法（GradientDescen

你的莽莽没我的好吃·2023-02-03 11:10

吴恩达《深度学习专项》笔记（十）：卷积神经网络的基础构件

前排提示：这周的课有很多知识点都在图中，一定要仔细地看一看图。课堂笔记计算机视觉CV(ComputerVision,计算机视觉)是计算机科学的一个研究领域。该领域研究如何让计算机“理解”图像，从而完成一些只有人类才能完成的高级任务。这些高级任务有：图像分类、目标检测、风格转换等。想具体了解有哪些计算机视觉任务，可以直接去访问OpenMMLab的GitHub主页：https://github.com

大局观选手周弈帆·2023-02-03 08:28

2019-05-13

在做吴恩达《深度学习》作业的时候，很多人遇到各种路径出错的问题。这是因为import文件时如不指明文件路径那就是文件在同一个文件夹下。如果文件不在同一个文件夹下还没有指明路径的话就会出错。

水中小船·2023-02-02 22:19

如何阅读和学习深度学习项目代码

1.基础知识首先，需要保证有一定的深度学习基础知识，吴恩达的深度学习课还有斯坦福大学的CS231n都是不错的入门教程，只需要有大学数学的基础就可以看懂。

*pprp*·2023-02-02 13:54

【python和机器学习入门2】决策树3——使用决策树预测隐形眼镜类型

参考博客：决策树实战篇之为自己配个隐形眼镜（po主Jack-Cui,《——大部分内容转载自参考书籍：《机器学习实战》——第三章3.4《——决策树基础知识见前两篇，摘要：本篇用一个预测隐形眼镜类型的例子讲述如何建树、可视化，并介绍了用sklearn构建决策树的代码目录1数据处理2完整代码3Matplotlib可视化4sklearn构建决策树1数据处理隐形眼镜数据集是非常著名的数据集，它包含很多患者眼

momottyy·2023-02-02 11:52

OverflowError: Python int too large to convert to C long 吴恩达机器学习

今天学吴恩达机器学习中C1_W1_Lab05_Gradient_Descent_Soln的代码时，出现了溢出错误最后在b站视频中的评论中找到了解决方案吐槽一下，为什么百度搜索这个溢出错误，发现很多个都是同一个答案

zldomore·2023-02-02 11:14

Intellij IDEA 最新下载安装步骤

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

左大啊·2023-02-02 11:31

吴恩达机器学习视频笔记——简单知识背景

1、生活的机器学习：电脑区分垃圾邮件淘宝的智能推荐照相时候的美颜什么是人工智能：ArthurSamuel(1959):部分特定代码赋予计算机自动学习的能力。世界上第一个机器学习的程序：Samuel编写的西洋棋程序2、监督学习和无监督学习回归问题案例1.房价预估横坐标：面积纵坐标：房价根据已知的答案，即已有的数据，在计算出房价的连续变化趋势，因此可以预测出相应面积的房价大小。分类问题：案例2.肿瘤判

xclhs·2023-02-02 10:42

机器学习入门学习笔记

一、机器学习概述1.机器学习是人工智能学的一个实现途径，深度学习是机器学习的一个方法发展来的2.机器学习的数据来源：数据集3.数据集的构成：特征值+目标值注：有些数据集可以没有目标值，比如社会上的各个职业，刚开始分班的每一名同学等，他们一开始都不具备目标值，但机器学习中有特殊的算法根据日常的经验或特征去为他们分群，从而生成目标值。4.机器学习算法分类：监督学习：（有目标值）（1）目标值：类别——分

spherelink·2023-02-02 10:11

【经典】吴恩达——机器学习笔记001

【经典】吴恩达——机器学习笔记001机器学习(MachineLearning)笔记001学习地址：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程文字版参考及PPT来源：Coursera-ML-AndrewNg-Notes

superME1226·2023-02-02 10:40

机器学习入门——01

目录1.机器学习的定义1.1显著式与非显著式编程1.2机器学习的定义2.机器学习按任务是否需要与环境互交获得经验分类2.1监督学习2.1.1监督学习2.1.2非监督学习2.1.3半监督学习2.2强化学习3.基于标签固有属性的分类方法4.机器学习的算法过程1.机器学习的定义1.1显著式与非显著式编程1.2机器学习的定义2.机器学习按任务是否需要与环境互交获得经验分类2.1监督学习2.1.1监督学习2

Top Secret·2023-02-02 10:38

机器学习入门——KNN

KNN算法KNN算法原理KNN算法是传统的分类算法。原理是如果一个样本在特征空间中k个最相似的样本大部分属于某一类别，那么这个样本也属于这个类别。缺陷：参数k不好确定，如果k过小则容易受到异常值影响；如果k过大会受到样本不均衡的影响。可用网格搜索的方式穷举所有超参数组合找到最佳模型实现KNN算法可有sklearn的neighbors模块实现估计器类：https://scikit-learn.org

小佘要加油·2023-02-02 10:36

笔记——机器学习入门

文章目录机器学习概述什么是机器学习机器学习算法分类机器学习开发流程机器学习框架数据集获取获取sklearn自带数据集的方法数据集划分特征工程特征工程步骤：特征提取特征预处理归一化标准化(常用这种方式无量纲化)特征降维特征选择主成分分析（Principalcomponentanalysis）PCA降维案例机器学习算法训练详解转换器类和预估器类模型选择与调优机器学习概述什么是机器学习机器学习与人解决问

小佘要加油·2023-02-02 10:00

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