吴恩达机器学习入门

机器学习笔记(1) 逻辑回归

逻辑回归与之后的神经网络有着千丝万缕的联系，经常被用来当神经元激活算法讲，所以吴恩达教授的deeplearning也是从逻辑回归开始入手，其重要性不容小觑。
TheStudent_LifeLong·2024-01-29 09:01

【吴恩达-神经网络与深度学习】第3周：浅层神经网络

目录神经网络概览神经网络表示含有一个隐藏层的神经网络（双层神经网络）计算神经网络的输出多样本的向量化向量化实现的解释激活函数（Activationfunctions）一些选择激活函数的经验法则：为什么需要非线性激活函数？激活函数的导数神经网络的梯度下降法（选修）直观理解反向传播随机初始化神经网络概览右上角方括号[]里面的数字表示神经网络的层数可以把许多sigmoid单元堆叠起来形成一个神经网络：第
倏然希然_·2024-01-29 08:48

【机器学习笔记】0 基础知识之python基础

注：本文内容仅为个人学习笔记，教程为黄海广老师主讲的机器学习入门系列，课程链接（中国大学慕课，有习题和证书）课程资源（pdf版本课件和代码）公布在Github链接课程视频也可以在b站观看（观看方便，但无课后习题和证书
RIKI_1·2024-01-28 23:41

如何系统学习机器学习？

以下是一些推荐的书籍：《动手学机器学习》，"西瓜书"作者周志华力荐的机器学习入门书。本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。本书包含4个部分：第一部分为机器
人邮异步社区·2024-01-28 14:23

【机器学习笔记】0 背景知识之数学基础

注：本文内容仅为个人学习笔记，教程为黄海广老师主讲的机器学习入门系列，课程链接（中国大学慕课，有习题和证书）：https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179
RIKI_1·2024-01-28 10:24

《Python 简易速速上手小册》第9章：数据科学和机器学习入门（基于最新版 Python3.12 编写）

注意：本《Python简易速速上手小册》核心目的在于让零基础新手「快速构建Python知识体系」文章目录注意：本《Python简易速速上手小册》核心目的在于让零基础新手「快速构建Python知识体系」9.1Python在数据科学中的应用9.1.1数据处理与清洗9.1.2数据分析9.1.3数据可视化9.2NumPy和Pandas基础9.2.1NumPy基础9.2.2Pandas基础9.3简介机器学习
江帅帅·2024-01-28 02:15

交并比（Intersection over union）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程如何判断目标检测算法运作良好呢？接下来，你将了解到并交比（intersectionoverunion）函数，可以用来评价目标检测算法。
双木的木·2024-01-27 20:33

Coursera吴恩达《深度学习》课程总结（全）

这里有Coursera吴恩达《深度学习》课程的完整学习笔记，一共5门课：《神经网络和深度学习》、《改善深层神经网络》、《结构化机器学习项目》、《卷积神经网络》和《序列模型》，最后附上人工智能领域大师访谈
双木的木·2024-01-27 20:03

【吴恩达·机器学习】第一章：机器学习绪论：监督学习和非监督学习

——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老
是瑶瑶子啦·2024-01-27 20:10

python机器学习实战|机器学习入门笔记3-Pandas基础知识

文章目录1.Pandas介绍2.案例知识点2.1创建DataFrame2.2创建日期3.DataFrame介绍3.1DataFrame属性3.2DataFrame设置索引3.3基本数据操作3.4DataFrame运算1.Pandas介绍开源的数据挖掘库，用于数据探索，封装了matplotlib，numpy2.案例知识点2.1创建DataFramepd.DataFrame(ndarray,index
小赵同学871·2024-01-27 11:40

吴恩达卷积神经网络学习笔记（六）|CSDN创作打卡

3.2特征点检测神经网络可以通过输出图片上特征点的（x，y）坐标，来实现对目标特征的识别。我们来看几个例子，假设你正在构建一个人脸识别应用，出于某种原因，你希望算法可以给出眼角的具体位置，眼角坐标为（x，y），你可以让神经网络的最后一层，多出两个数字lx和ly，作为眼角的坐标值.如果你想知道两只眼睛的4个眼角的具体位置，那么从左到右依次用4个特征点来表示这4个眼角，对神经网络稍微做些修改，输出第1
墨倾许·2024-01-25 22:56

吴恩达卷积神经网络学习笔记（二）

一.卷积神经网络（一）1.6三维卷积3指的是颜色通道（RGB）6*6*3分别对应宽*高*通道的数目滤波器也有相对应的3*3*3，由此得到一个4*4的输出。对三维图像进行卷积时，卷积核的通道数要与三维图像的通道数相等。当我们想对图像的多个边缘特征进行检测时，我们可以使用多个卷积核，这样卷积后生成图像的通道数为使用的卷积核的个数。对于三维卷积具体运算的实例如下：如果使用的是下图3*3*3的卷积核，则一
墨倾许·2024-01-25 22:26

吴恩达深度学习笔记(82)-深度卷积神经网络的发展史

为什么要探索发展史(实例分析)？我们首先来看看一些卷积神经网络的实例分析，为什么要看这些实例分析呢？上周我们讲了基本构建，比如卷积层、池化层以及全连接层这些组件。事实上，过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来，形成有效的卷积神经网络。最直观的方式之一就是去看一些案例，就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样，通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法。实际上在计算机
极客Array·2024-01-25 12:33

在学习吴恩达机器学习课程中遇到的一些问题

C1_W1_Lab04_Cost_function_Soln中遇到的一些问题1、importnumpyasnp%matplotlibnotebookimportmatplotlib.pyplotaspltfromlab_utils_uniimportplt_intuition,plt_stationary,plt_update_onclick,soup_bowlplt.style.use('./d
ttyykx·2024-01-25 04:51

吴恩达chatgpt学习

吴恩达chatgpt学习1、技术文档常用英文词汇2、指南策略1编写明确和具体的指令1.1使用分割符号如：1.2结构化输出1.3检查1.4少量训练提示few-shotprompting策略2给模型思考的时间
宣泠之·2024-01-24 23:38

吴恩达机器学习Coursera-week11

PhotoOCR在此章的课程中，Andrew主要是想通过OCR问题的解决来阐释在实际项目中我们应该如何定义问题，并将一个大问题分解为多个小问题，并通过pipeline的方式将对这些小问题的解决方案串联起来，从而解决这个大问题。我认为这是解决实际问题的一个经典的方法论，有助于我们在实际工作和生活中更好地思考问题，分解问题，并最终解决问题。ProblemDescriptionandPipeline此小
geekpy·2024-01-24 20:23

Python机器学习入门必学必会：机器学习与Python基础

1.机器学习常见的基础概念根据输入数据是否具有“响应变量”信息，机器学习被分为“监督式学习”和“非监督式学习”。“监督式学习”即输入数据中即有X变量，也有y变量，特色在于使用“特征（X变量）”来预测“响应变量（y变量）”。“非监督式学习”即算法在训练模型时期不对结果进行标记，而是直接在数据点之间找有意义的关系，或者说输入数据中仅有X变量而没有y变量，特色在于针对X变量进行降维或者聚类，以挖掘特征变
数据科学作家·2024-01-24 19:05

机器学习入门基础-决策树

九、决策树9.1决策树原理9.1.1决策树概述决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。决
风度78·2024-01-24 16:24

吴恩达机器学习介绍第一章介绍

1.机器学习的概念在进行特定编程的情况下，给予计算机学习的能力。机器学习是一种人工智能的分支，它关注如何通过计算机算法和模型来使计算机系统从数据中学习和改进。机器学习的目标是让计算机系统能够自动分析和理解数据，并根据数据的模式和规律做出预测和决策，而无需明确的编程指令。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。在监督学习中，计算机系统通过使用带有标签的训练数据来学习模式和规律，然后根
清☆茶·2024-01-24 08:30

吴恩达【深度学习】笔记03——深层神经网络（Deep Neural Networks）

文章目录一、深层神经网络（DeepL-layerneuralnetwork）二、前向传播和反向传播（Forwardandbackwardpropagation）1.Forwardpropagation2.Backwardpropagation3.Buildingblocksofdeepneuralnetworks三、核对矩阵的维数（Gettingyourmatrixdimensionsright）
无糖馥芮白·2024-01-24 08:57

解读顺网算力与AI，破局AIGC落地“最后一公里”

全球知名AI科学家吴恩达和李飞飞在CES2024上预测，2024年将是AI技术继续深化的一年，将成为下一次数字或工业革命真正的变革性驱动力。
阿川2015·2024-01-24 07:33

吴恩达-深度学习入门-第二周课后测验题

前情须知1、本文参考CSDN博主何宽老师的文章，仅用于个人学习使用，将答案部分单独摘出放在最后，方便进行自我检测。参考文章链接:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/798658582、第二周分为测验题和编程题两部分目录前情须知一、中文题目二、英文题目三、答案一、中文题目1、神经元节点计算什么？【 】神经元节点先计算激活函数，再计算线性函
?LAST·2024-01-22 03:55

吴恩达-深度学习入门-第一周课后测验题

一、文章简介本篇文章主要内容为第一周课程结束后的十几道测试题，在其他大佬的文章中看到题目后，感觉因为有答案所以不太利于自己的思考，所以进行一下简单的编辑工作，将答案放在文章最后。文章参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79862336仅做学习使用。二、题目题目分为中文版和英文版，根据自己喜好选择观看即可。英文版：Week1Quiz
?LAST·2024-01-22 03:25

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-梯度下降

课程：吴恩达机器学习此篇我们将学习梯度下降算法，我们之前已经定义了代价函数J，梯度下降法可以将代价函数J最小化。梯度下降是很常用的算法，他不仅被用在线性回归上，还被广泛应用与机器学习的众多领域。
jenye_·2024-01-21 22:01

Improving Deep Neural Network学习笔记

参数调整、正则化、优化1超参数2方差、偏差3正则化4归一化输入5Mini-batch梯度下降算法6Adam优化算法本周学习了深度学习（吴恩达老师的课程）中，提升深度神经网络的一些方法，包括超参数的调整、
佳雨初林·2024-01-21 17:42

第八章 正则化

该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。
tomas家的小拨浪鼓·2024-01-21 10:15

spdlog库学习（五）：其他小功能

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周期刷新周期性执行的实现
树不懒·2024-01-21 00:37

机器学习第十八周周报

机器学习第十八周周报摘要Abstract一、导数二、计算图三、使用计算图求导数四、逻辑回归中的梯度下降五、m个样本的梯度下降六、总结摘要本周开始学习吴恩达的梯度下降法，梯度下降法在机器学习中常常用来优化损失函数
JerryC1999·2024-01-20 22:17

ChatGPT提示词保姆级教程

教程吴恩达联合OpenAI出ChatGPT提示词教程课程涵盖从理论到应用的各个方面，包括大型语言模型、文本嵌入、强化学习等技术的应用。
Dlimeng聊AI·2024-01-20 21:32

2022-12-14科研日志

今天主要学习了吴恩达机器学习的网课，又复习了一下机器学习；然后看了看VIO相关资料论文，今天看了几篇知网上搜到的关于VIO的硕士博士毕业论文和一篇20年的VIO综述，这方面的论文对于一个领域一般都有比较全面的描述
独孤西·2024-01-20 21:17

机器学习周刊第六期：哈佛大学机器学习课、Chatbot Ul 2.0 、LangChain v0.1.0、Mixtral 8x7B

—date:2024/01/08—吴恩达和Langchain合作开发了JavaScript生成式AI短期课程：《使用LangChain.js构建LLM应用程序》大家好，欢迎收看第六期机器学习周刊本期介绍
机器学习算法与Python实战·2024-01-20 04:31

零基础“机器学习“自学笔记|Note8:正则化

本系列以吴恩达老师的【“机器学习”课程】为纲，辅以黄海广老师的【斯坦福大学2014机器学习教程个人笔记（V5.51）】，中间会穿插相关数理知识。
木舟笔记·2024-01-19 12:14

机器学习入门总结和各类常用神经网络汇总(第二篇)

（七）GAN（generativeadversarialnetwork）生成式对抗网络GAN的核心为，让一个简单的随机的分布，经过网络的计算后生成一个有规律的分布。例如一张图片或者一段声音。这个网络主要分成两个部分：generator、discriminator。他们两个的工作分别为，一个用于生产图片，另一个用来判断生产出来的图片够不够真实。GAN是很难训练出来的，首先generator和disc
小黄不头秃·2024-01-19 11:20

李飞飞、吴恩达对谈：这一次，AI 冬天不会到来

在正在进行的CES2024（国际消费电子展）上，著名的AI科学家吴恩达和李飞飞出席了「伟大的思想，大胆的愿景」环节的小组讨论，就「人工智能的下一步是什么？」进行了40分钟的对谈。
Datawhale·2024-01-19 09:33

机器学习入门

机器学习：发展与未来人工智能>机器学习>深度学习>神经网络多种机器学习技术：深度学习，强化学习，蒙特卡洛树搜索。。。3.机器学习”有哪些技术局限？需要大量训练样本（样本总量少：油田定位，特定类样本少：信用卡欺诈，有标记(label)样本少：软件缺陷检测）难以适应环境变化（分布变化、属性变动、类别增加）黑箱模型（自动医疗：个性化治疗方案，若学习器不能给出治疗理由，则难以说服患者接受昂贵的治疗方案。智
zelda2333·2024-01-19 02:36

零基础"机器学习"自学笔记|Note3:梯度下降法

本系列以吴恩达老师的【“机器学习”课程】为纲，辅以黄海广老师的【斯坦福大学2014机器学习教程个人笔记（V5.51）】，中间会穿插相关数理知识。
木舟笔记·2024-01-18 20:40

吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型

回归函数在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数，否则会使得输出的结果图像呈现波浪状，也就是说不再是个凸函数。代价函数的表达式之前有表示过,这里我们把1/2放到求和里面来。这里的求和部分我们可以表示为：很显然，如果我们把在之前说过的分类问题的假设函数带进去，即，得到的结果可能就是上述所说的不断起伏的状况。如果这里使用梯度下降法，不能保证能得到全局收敛的值，这个函数就是所谓的
Carey_Wu·2024-01-18 16:26

吴恩达倾情推荐！28张图全解深度学习知识！

吴恩达在推特上展示了一份由TessFerrandez完成的深度学习专项课程图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。
深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:55

吴恩达深度学习课程作业--C1W2

1.3-Reshapingarraysv=v.reshape((v.shape[0]*v.shape[1],v.shape[2]))#v.shape[0]=a;v.shape[1]=b;v.shape[2]=c
HELLOTREE1·2024-01-18 10:09

ML：2-1-5 matrix multiplication矩阵乘法

neuralnetwork如此高效2.matrixmultiplication（补充）3.matrixmultiplication的规则（补充）4.matrixmultiplication的代码（optional）【吴恩达
skylar0·2024-01-18 09:21

ML：2-2-1 Tensorflow

文章目录1.Tensorflow实现2.模型训练细节2.1定义模型f(x)2.2找到lossandcostfunciton2.3Gradientdescent【吴恩达p60-61】1.Tensorflow
skylar0·2024-01-18 09:47

机器学习吴恩达编程作业题6-支持向量机

1、支持向量机1.1示例数据集1将ex6data1.mat文件复制到D:\MachineLearning\ex6目录下，在当前目录下建立plotData.m文件，源码与之前类似，数据与两次考试与录取结果数据集类似，绘制相应的数据集。1.2不带核函数SVM大多数支持向量机软件包（包括svmTrain.m）会自动为您添加额外的特性x0=1，并自动学习截距项θ0。所以当你把你的训练数据传递给SVM软件时
身影王座·2024-01-18 06:57

探索 Python：发现有趣的库——第 2 章：机器学习入门

在一个高科技的会议室里，"代码侠"和"算法仙"坐在一张大圆桌旁。墙上的大屏幕显示着炫酷的数据图表和算法模型。整个房间充满了未来科技的氛围。代码侠和算法仙准备深入探索机器学习的神秘世界。代码侠（激动地）：算法仙，我一直都很好奇，机器学习到底是怎么回事？听说过深度学习、神经网络，这些都是什么鬼？算法仙（带着微笑）：哈哈，代码侠，你的好奇心真强。机器学习其实是让计算机通过学习数据来获取信息的过程。而深度
_rtf·2024-01-17 23:26

吴恩达机器学习笔记（1）

一.初识机器学习1.监督学习在监督学习中，训练数据既有特征又有标签，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。监督学习可以分为回归问题和分类问题。回归问题是利用训练出的模型，预测连续的数值输出；分类问题是预测离散值的输出。2.无监督学习无监督学习是给算法大量的数据，要求它找出数据的类型结构。无监督学习的数据没有标签，或是所有数据都是同一种标签
python小白22·2024-01-17 14:59

【机器学习入门】机器学习基础概念与原理

*（本篇文章旨在帮助新手了解机器学习的基础概念和原理，不深入讨论算法及核心公式）目录一、机器学习概念1、什么是机器学习？2、常见机器学习算法和模型3、使用Python编程语言进行机器学习实践4、机器学习的应用领域二、机器学习算法1、有监督学习算法（1）线性回归a.基本概念b.应用案例c.代码示例（2）逻辑回归a.基本概念b.应用案例c.代码示例d.代码示例（3）决策树a.基本概念b.应用案例c.代
代码骑士·2024-01-17 12:10

houdini rnn

1.3.RNN模型_哔哩哔哩_bilibili此公式来自于吴恩达P1.3视频按公式推测rnn内部结构,如有错误，敬请指正
qq_39239990·2024-01-17 07:35

机器学习入门：预测房价

importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestshashlib：这个库提供了多种加密算法，例如MD5、SHA1等算法，用于对数据进行加密、摘要或哈希计算。requests：这个库是一个强大而简洁的HTTP库，用于发送HTTP请求和处理响应。它提供了简单易用的接口，使得与Web服务进行通信变得方便。可以使用requests库发
潇洒哥611·2024-01-17 06:14

美国初创公司Rabbit推出口袋AI设备R1；吴恩达课程：使用LangChain.js构建强大的JavaScript应用

AI新闻美国初创公司Rabbit推出口袋AI设备R1，短时间内被抢购一空摘要：美国初创公司Rabbit在CES2024上发布了口袋AI设备R1，这款设备在一天内被抢购一空，售价为199美元。R1具有小巧玲珑的触屏、摄像头和交互滚轮按钮，搭载Rabbit自主研发的操作系统rabbitOS和大型操作模型，可以集多种功能于一身并学习特定应用操作。R1的目标是解放用户，充当AI助理，例如通过按住按钮命令叫
go2coding·2024-01-16 13:00

机器学习学习笔记（吴恩达）（第三课第一周）（无监督算法，K-means、异常检测）

欢迎聚类算法：无监督学习：聚类、异常检测推荐算法：强化学习：聚类（Clustering）聚类算法：查看大量数据点并自动找到彼此相关或相似的数据点。是一种无监督学习算法聚类与二院监督学习算法对比：无监督：（聚类是无监督学习算法之一）聚类算法应用：如相似的新闻文章组合，市场细分，DNA数据分析，天文数据分析（星系、天体结构）K-means算法是一种常用的聚类算法原理概述【K-means工作原理过程】（
kgbkqLjm·2024-01-16 10:30

机器学习入门

概述此学习路径专为有兴趣快速掌握机器学习的任何人而设计。学习路径包括分步教程和动手演示，您将在其中构建模型并在应用中使用它们。你将使用Python和scikit-learn来生成和测试模型。技能水平初学者估计完成时间约2小时。学习目标完成此学习路径后，你将能够：了解什么是机器学习了解监督学习与无监督学习执行数据探索和预处理准备和训练分类模型了解线性回归了解解决基于分类的机器学习问题的基础知识通过P
AI-智能·2024-01-16 10:42
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