吴恩达机器学习入门第4页

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

吴恩达深度学习学习笔记-7建立神经网络

1.训练神经网络训练神经网络时，需要做许多决策。例如，有多少层网络每层含有多少个隐藏单元学习率各层采用哪些激活函数…这些决策无法一次决定好，通常在项目启动时，我们会先有一个初步想法，然后编码，并尝试运行这些代码，再根据结果完善自己的想法，改变策略。2.train/dev/testsets通常把数据分为训练集，验证集，测试集。我们用训练集数据训练模型，用验证集做holdoutcrossvalidat

猪猪2000·2024-01-16 02:03

【吴恩达深度学习】Keras tutorial - the Happy House

Kerastutorial-theHappyHouseWelcometothefirstassignmentofweek2.Inthisassignment,youwill:LearntouseKeras,ahigh-levelneuralnetworksAPI(programmingframework),writteninPythonandcapableofrunningontopofsever

深海里的鱼(・ω<)★·2024-01-16 02:03

吴恩达深度学习第二课-第一周笔记及课后编程题

笔记训练_开发_测试集小数据时代训练集/测试集的分配比例大致遵循70%/30%或训练集/开发集（或crossvalidationset）/测试集的分配比例大致遵循60%/20%/20%大数据时代只要开发集能够确定哪一个算法/模型有更好的表现，测试集能够无偏评估模型的性能，就称赋予了开发集、测试集足够的数据量了；训练集将被赋予更大比重的数据量。如：训练集/开发集/测试集的比率为98%/2%/2%注：

Giraffeee_·2024-01-16 02:01

吴恩达深度学习--神经网络的优化(1)

1.训练集，验证集，测试集选择最佳的Train/Dev/Testsets非常重要。除此之外，构建神经网络时，需要设置的参数很多：神经网络层数，神经元个数，学习率的大小。激活函数的选择等等。实际上很难第一次就确定好这些参数，大致过程是：先确定初始参数，构建神经网络模型，然后通过代码实现该模型，之后进行试验确定模型的性能。根据性能再不断调整参数，重复上述过程，直到让神经网络模型最优。由上述可知，深度学

Kangrant·2024-01-16 02:30

编程探秘：Python深渊之旅-----机器学习入门（七）

团队决定在他们的项目中加入一些机器学习功能。瑞宝，对新技术充满好奇，跃跃欲试地想了解更多。瑞宝（兴奋地）：我一直想学习机器学习，现在终于有机会了！龙（微笑着）：机器学习是一个很广阔的领域，让我们从基础开始。我们可以使用Python的scikit-learn库来轻松入门。码娜：听起来很酷，我们从哪里开始呢？机器学习概念龙：首先，我们需要理解机器学习是如何工作的。简单来说，机器学习就是训练计算机从数据

_rtf·2024-01-15 00:34

文章测试测试

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

青山渺渺·2024-01-15 00:03

机器学习入门知识

一、引言机器学习是当前信息技术中最令人振奋的领域之一。在这门课程中，我们将探索该技术的前沿，并能够亲自实现机器学习的算法。或许你每天都在不知不觉中使用了机器学习的算法。每次你打开谷歌或必应搜索你需要的内容，正是因为它们拥有出色的学习算法。每次你使用Facebook或苹果的图片分类程序，它能够识别出你朋友的照片，这也是机器学习的应用。每次你阅读电子邮件时，垃圾邮件过滤器能够帮助你过滤大量的垃圾邮件，

时间邮递员·2024-01-14 23:22

Machine Learning Series--Linear Regression

前言最近看了李航老师的《统计学习方法》，还正在学习吴恩达老师的《机器学习》的课程（网易公开课上有，较老的版本）。自从看过《统计学习方法》之后，发现笔记不看其实学习效果并不好。

22岁开始·2024-01-14 20:30

机器学习经典案例----鸢尾花的两种写法

经典版代码示例机器学习入门解释请参考上篇博客噢!

码农zz·2024-01-14 08:13

人工智能学习计划入门级

机器学习、深度学习的基本原理和算法-Python编程基础-数据预处理和数据分析的方法-常用的人工智能框架和工具3.资料收集：-教材：《人工智能基础（第三版）》《Python从入门到精通（第三版）》-网课：吴恩达的机器学习课程

ISDF-工软未来·2024-01-14 07:51

GPT小指南

你可以通过评论或者私信我补充每一个细节首先建议学习https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/吴恩达和

ustc懒苗·2024-01-14 06:00

Keras的介绍和配置

Keras特别友好，可以让人快速实现自己的模型，是机器学习入门的不二人选。Keras的设计原则是：用户友好：Keras是为人类而不是天顶星人设计的API。用户的使用体验始终是我们考虑的首要和中心内容。

MarkOut·2024-01-14 05:28

计划1

1.吴恩达DL2021(强推|双字)2021版吴恩达深度学习课程Deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliPart1神经网络与深度学习（6+19+12+8）共45Part2训练、开发、测试集

JLcucumber·2024-01-12 11:54

1 yolo v5 anli

yolov5anli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

Chance Z·2024-01-12 10:33

人工智能时代，产品经理该不该学算法

于是搜索各种资料，看了吴恩达老师和李宏毅老师的机器学习课程，加入各种社区，购买了算法课程与数学课程，学了一点python。两个多月后的现在，我决定，放弃敲机器学习算法代码，从入门到放弃。

脑洞有坑·2024-01-11 06:42

ML：2-2neural network layer

文章目录1.神经网络层2.更复杂的神经网络3.神经网络的前向传播【吴恩达机器学习笔记p47-49】1.神经网络层【了解神经网络如何完成预测的】input：4个数字的向量。

skylar0·2024-01-10 18:53

ML：5-1 neural networks

文章目录course2框架1.neuralnetworks（deeplearning）2.DemandPrediction【吴恩达机器学习p43-46】course2框架一、neuralnetworks-inference

skylar0·2024-01-10 18:22

自然语言处理之文本表示（二）

本文主要参考Coursera上国立高等经济大学的自然语言处理课程和吴恩达老师的的机器学习课程。one-hotone-hot可以说是机器学习领域最常见的数据表示形式了。

fighting_7c21·2024-01-10 08:54

Agisoft Metashape 基于影像的外部点云着色

AgisoftMetashape基于影像的外部点云着色提示：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

小喜头鱼·2024-01-10 07:04

How to read research paper efficiently

知乎上看到吴恩达的一个小演讲，很短但非常好，做了一下笔记：吴恩达阐述如何有效阅读论文Howtoreadresearchpapers:Compilelistofpapers(median/blogposts

芒鞋儿·2024-01-09 16:57

吴恩达深度学习笔记(50)-超参数训练的实践

超参数训练的实践：PandasVSCaviar（Hyperparameterstuninginpractice:Pandasvs.Caviar）到现在为止，你已经听了许多关于如何搜索最优超参数的内容，在结束我们关于超参数搜索的讨论之前，我想最后和你分享一些建议和技巧，关于如何组织你的超参数搜索过程。如今的深度学习已经应用到许多不同的领域，某个应用领域的超参数设定，有可能通用于另一领域，不同的应用领

极客Array·2024-01-09 05:56

【机器学习基础】支持向量机

为梦而生~·2024-01-08 18:18

师傅领进门之6步教你跑通一个AI程序！

本文介绍一些机器学习的入门知识，从安装环境到跑通机器学习入门程序MNISTdemo。

weixin_30915275·2024-01-08 09:19

玩转ChatGPT：吴恩达/OpenAI合作教程《面向开发者的ChatGPT提示工程》

一、写在前面最近，吴恩达与CloseOpenAI合作出了一个教程《面向开发者的ChatGPT提示工程》，第一时间就观摩了，有些体会，现在把个人觉得有意思的搬运过来。

Jet4505·2024-01-08 05:03

GitHub 周榜第一！微软给新手开源的 ML 课程，1.2 万 Star

简介ML-For-Beginners是微软开源的机器学习入门教程，总共有25节课，时间周期为12周，课程主要使用Scikit-learn库。

开源前哨·2024-01-07 15:49

吴恩达最新预测：关于AI，这些事未来十年不会变

Datawhale干货分享：吴恩达等，来源：量子位2024年，AI的发展会有怎样的改变？在吴恩达最新的一封来信中，他认为有几件事情在接下来十年内都不会发生改变。

Datawhale·2024-01-07 14:12

svm核函数gamma参数_svm常用核函数介绍

这里有一篇博文介绍了，每个核函数的用途：https://blog.csdn.net/batuwuhanpei/article/details/52354822在吴恩达的课上，也曾经给出过一系列的选择核函数的方法

weixin_39683692·2024-01-06 08:35

吴恩达等专家关于2024年AI发展趋势的预测

社区、工具和数据的重要性吴恩达：斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智

智哪儿·2024-01-06 04:26

机器学习入门笔记

文章目录背景具体步骤1.环境搭建2.写个demo1.数据处理2.分割数据集3.用模型训练数据，并得到预测结果4.绘制结果5.评估背景最近学习了一些关于机器学习的内容，做个笔记。具体步骤1.环境搭建需要用到的工具：pycharm，anacondaanaconda可以帮助我们创造虚拟的python环境，并在环境当中安装各种所需要的包，而且每个虚拟环境都是互相独立的，非常方便。我们可以单独创建一个skl

我是黄大仙·2024-01-05 20:28

incremental learning(增量学习是什么意思）

概念上跟着吴恩达大佬刷新了一下，其实只是看上去nn和大脑神经相似而已，本质上就是让机器给我们一个函数，一个“黑盒”，输进去data,出来我们想要的结果。

：）�东东要拼命·2024-01-05 20:16

Mac下机器学习入门环境搭建

环境配置实际上有两种方法，可以选择挨个配置相关工具，比如说Numpy，pandas等等。但是略显麻烦了，而且容易踩坑。所以还是使用anaconda统一配置。mac是自带了python2的环境的，但是我想将默认的python版本换成3.7。先记录以下使用的笨方法吧。使用homebrew升级python31.brewupdatepython2.//如果安装成功cdusr/local/Cellar///

Sonata爱学习·2024-01-05 18:44

机器学习之基本了解篇

你要好好学习呀·2024-01-05 17:01

吴恩达机器学习笔记（1）——单变量线性回归

上一个笔记，我们大概了解了什么是机器学习以及机器学习的两个重要的分类，本篇笔记将带领大家了解机器学习的第一个模型——线性回归例题为了让大家更加直观的理解这个模型，我们引入一个例题，我们有一组波特兰市的城市住房的价格数据，我们要通过这些数据来找出一个函数，来预测任意面积下的房价，这就是一个简单的线性回归问题。这里给出的数据是一组房子面积对应的房价数据集其中m代表训练集，x是输入，y是输出。我们用（x

机智的神棍酱·2024-01-05 06:35

【机器学习基础】正则化

为梦而生~·2024-01-04 23:17

【机器学习基础】决策树（Decision Tree）