吴恩达机器学习实验第24页

吴恩达《机器学习》——Logistic多分类与神经网络

Logistic多分类与神经网络1.MINIST数据集与Logistic多分类MINIST简介数据集可视化Logistic如何实现多分类？One-Hot向量Python实现2.神经网络(NeuralNetwork,NN)神经网络前馈传播Python实现3.基于PyTorch框架的网络搭建数据集、源文件可以在Github项目中获得链接:https://github.com/Raymond-Yang-

Ace2NoU·2023-01-02 07:26

功能极其强大，这8款 Python 机器学习库真香

Python数据挖掘·2023-01-02 07:21

吴恩达机器学习课程笔记(英文授课) Lv.2 新手村（分类）

目录6-1分类6-2假设陈述6-3决策界限decisionboundary6-4代价函数6-5简化代价函数与梯度下降6-6高级优化算法6-7多元分类：一对多7-1过拟合问题7-2代价函数7-3线性回归的正则化7-4logistic回归的正则化温故而知新~~~~6-1分类1.内容：当预测的变量y是一个离散值（012345.。。）情况下的分类问题，逻辑（logistic）回归算法，当今最流行、最广泛使

玉一·2023-01-01 13:20

吴恩达机器学习[8]-正则化在线性回归、logistic回归应用与python实现

正则化-线性回归及logistic回归的应用与python实现过拟合问题overfitting问题识别过拟合问题解决代价函数costfunction线性回归的正则化logistic回归的正则化代码实现+可视化过拟合问题overfitting问题识别欠拟合（underfitting)或高偏差（highbias），拟合效果差恰好拟合（justright）过拟合（overfiiting）或高方差（hig

踏归1234·2023-01-01 13:20

吴恩达机器学习—— 六、逻辑回归（Logistic Regression）

六、逻辑回归（LogisticRegression）6.1分类问题算法的性质是：它的输出值永远在0到1之间。当hθ(x)>=0.5{h_\theta}\left(x\right)>=0.5hθ(x)>=0.5时，预测y=1y=1y=1。当hθ(x)<0.5{h_\theta}\left(x\right)<0.5hθ(x)<0.5时，预测y=0y=0y=0。6.2逻辑函数hθ(x)=g(θTX)h_

天天152·2023-01-01 13:50

吴恩达《机器学习》——第十章《应用机器学习的建议》

10、Adviceforapplyingmachinelearning（应用机器学习的建议）10.1Decidingwhattotrynext（决定下一步做什么）10.2Evaluatingahypothesis（评估假设）10.3Modelselectionandtraining/validation/testsets（模型选择和训练、验证、测试集）10.4Diagnosingbiasvs.va

肥胖边缘疯狂蹦迪·2023-01-01 13:49

机器学习吴恩达——第一周

本篇博客内容均为个人理解，如有错误，敬请指出。1.1WelcometoML列举了一些机器学习常见的应用，如：1.手写识别2.垃圾邮件分类3.图像处理4.搜索引擎......据我看来，模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域都与机器学习有很深的关联。1.2机器学习的定义据我到目前个人的理解来看，机器学习就是依靠目前强大的硬件来利用大量的测量数据或者历史数据训练模型，使其

青木长风·2023-01-01 13:19

《吴恩达机器学习》15 异常检测

异常检测前言一、高斯分布1、问题描述2、算法二、异常检测方法应用1、应用方式2、异常检测与监督学习比较3、特征选择三、多变量的高斯分布总结前言异常检测首先不是检测机器学习算法中的异常，也不是一个算法，它指的是一种应用场景（刚开始时我也陷入这两种猜测。。。）比如在工厂内生产一批零件，我们用高斯分布的方法来预测新生产的零件的异常状况。这就是本章学习的内容——异常检测一、高斯分布正态分布（Normald

JockerWong·2023-01-01 13:18

《吴恩达机器学习》18 机器学习总结

前言原机器学习最后一章的内容为图片文字识别，但是笔者在看了这一章的课程之后发现其内容可能实际应用性不大，课程讲的ocr识别的方法已经不适合目前主流的算法（目前主流使用CNN——卷积神经网络），故省略这一章节的笔记，改为对整个机器学习课程的总结。一、监督学习算法1、线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为hθ

JockerWong·2023-01-01 13:18

《吴恩达机器学习》6 Logistic 回归

Logistic回归前言一、Logistic回归1、分类算法2、决策边界二、代价函数及梯度下降法1、代价函数2、简化模型3、梯度下降法三、高级优化算法及多分类问题1、几种高级优化算法2、多分类问题总结前言前面的课程我们讨论的都是线性回归方程，比如根据历史数据预测房价等，他们的共同特别就是数据是一种随着变量呈现一种线性关系。那么对于分类问题，如根据邮件的内容标记是否垃圾邮件，机器学习的解法又是怎么样

JockerWong·2023-01-01 13:17

吴恩达机器学习笔记（6）——Logistic回归

1.Classification我们可以尝试使用线性回归来实现分类，所要做的就是在线性回归拟合数据以后给他一个threshold（阈值），例如在下面的例子中，就可以给一个0.5作为阈值（当hθ(x)的值大于等于0.5时，预测y为1；当hθ(x)小于0.5时，预测y为0）来预测肿瘤的性质（良性或恶性）。在这种情况下，我们所看到的使用线性回归来实现分类任务好像没有问题，但是，当我们多了一个训练样本时，

不跑步就等肥·2023-01-01 13:47

吴恩达《机器学习》课程笔记

机器学习机器学习分类：主要分为监督学习和无监督学习两类。1.监督学习：回归（regression）问题：线性回归分类（classfication）问题：logistic回归，神经网络，SVM2.无监督学习：聚类（cluster）问题：k-means降维问题：主成分分析（PCA）异常检测问题———————————————————————————————————————优化算法一般的监督学习步骤：0.

遠坂凜·2023-01-01 13:16

吴恩达机器学习笔记week6——逻辑回归 Logistics Regression）

吴恩达机器学习笔记week6——逻辑回归LogisticsRegression）6-1.分类Classification6-2.假设陈述HypothesisRepresentation6-3.决策界限decisionboundary6

Saulty·2023-01-01 13:44

吴恩达《机器学习》——Logistics回归代码实现

Logisitc回归1.Sigmoid与二分类Sigmoid函数为什么Sigmoid函数可以表示二分类概率？2.Logistics回归交叉熵损失函数梯度过拟合与欠拟合正则化3.Python代码实现4.单维与多维Logistic分类单维数据分类多维数据分类数据集、源文件可以在Github项目中获得链接:https://github.com/Raymond-Yang-2001/AndrewNg-Mac

Ace2NoU·2023-01-01 13:13

吴恩达的2022年终盘点：生成式AI、ViT、大模型

Datawhale干货作者：吴恩达，斯坦福大学，编辑：智源社区近日，吴恩达在圣诞节的《TheBatch》特刊上发布了一年一度的年终盘点。

Datawhale·2023-01-01 07:31

XGBoost 的纯Python实现

文章目录1.背景2.XGBoost的纯Python实现3.调用XGBoost库函数1.背景在上一期的笔记中，我们主要讨论了XGBoost的原理，最近我在公众号机器学习实验室看到一篇文章，里面给出了XGBoost

Curren.wong·2022-12-31 15:28

吴恩达机器学习新课程又来了！旁听免费，小白友好

Alex发自凹非寺量子位|公众号QbitAI吴恩达的经典机器学习课程又双叒开新课了！今天，吴老师发推分享了这则好消息。

风度78·2022-12-31 12:11

【机器学习】吴恩达：机器学习的六个核心算法

最近，吴恩达在其创办的人工智能周讯《TheBatch》上更新了一篇博文，总结了机器学习领域多个基础算法的历史溯源。

风度78·2022-12-31 12:11

github标星8331+：吴恩达深度学习课程资源（完整笔记、中英文字幕视频、python作业，提供百度云镜像！）...

吴恩达老师的深度学习课程（deeplearning.ai），可以说是深度学习入门的最热门课程，我和志愿者编写了这门课的笔记，并在github开源，star数达到8331+，曾经有相关报道文章。

机器学习算法那些事·2022-12-31 12:10

斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture6-多元伯努利事件模型+SVM支持向量机

作者：teeyohuang邮箱：[email protected]本文系原创，供交流学习使用，转载请注明出处，谢谢声明：此系列博文根据斯坦福CS229课程，吴恩达主讲所写，为本人自学笔记，写成博客分享出来博文中部分图片和公式都来源于

Teeyohuang·2022-12-31 12:40

吴恩达课程笔记-第二课高级学习算法（主讲神经网络）

目录概论神经网络模型基本建立流程神经网络前向传播基于TensorFlow的模型训练过程（基础版-模型，策略，算法）神经元的激活函数选择为什么要使用激活函数？激活函数-softmax回归多类别分类问题-softmax一般神经网络模型-隐藏层用ReLU,输出层用SoftmaxTensorflow中损失函数计算产生的精度误差问题（Tensorflow代码-改进版）多标签分类问题（Multi-labelc

Lofty_goals·2022-12-31 12:05

吴恩达视频－第一门课第2周2.11节－向量化(Vectorization)

2.11向量化(Vectorization)向量化是非常基础的去除代码中for循环的艺术，在深度学习安全领域、深度学习实践中，你会经常发现自己训练大数据集，因为深度学习算法处理大数据集效果很棒，所以你的代码运行速度非常重要，否则如果在大数据集上，你的代码可能花费很长时间去运行，你将要等待非常长的时间去得到结果。所以在深度学习领域，运行向量化是一个关键的技巧，让我们举个栗子说明什么是向量化。在逻辑回

越努力越幸运@·2022-12-31 10:45

吴恩达视频－第一门课第2周2.13节－向量化逻辑回归(Vectorizing Logistic Regression)

向量化逻辑回归(VectorizingLogisticRegression)我们已经讨论过向量化是如何显著加速你的代码，在本次视频中我们将讨论如何实现逻辑回归的向量化计算。这样就能处理整个数据集，甚至不会用一个明确的for循环就能实现对于整个数据集梯度下降算法的优化。我对这项技术感到非常激动，并且当我们后面谈到神经网络时同样也不会用到一个明确的for循环。让我们开始吧，首先我们回顾一下逻辑回归的前

越努力越幸运@·2022-12-31 10:45

TensorFlow 中的自然语言处理（吴恩达视频）

TensorFlow中的自然语言处理（吴恩达视频）TensorFlow中的自然语言处理1简单短例子2tensorflow.keras实现IMDB情感分类实战2.1数据准备2.2数据预处理2.3模型训练2.4

一颗西柚子·2022-12-31 10:34

负采样（Negative Sampling）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程在Word2Vec文章中，我们见到了Skip-Gram模型如何构造一个监督学习任务，把上下文映射到了目标词上，它如何学到一个实用的词嵌入（wordembedding

双木的木·2022-12-31 10:32

python实现最小二乘法的线性回归_线性回归最小二乘法与梯度下降法数学推导及 Python 实现...

例如，吴恩达的机器学习课程中，也是以线性回归开始。对于一个线性回归问题，一般来讲有2种解决方法，分别是：最小二乘法和梯度下降法。其中最小二乘法又分为两种求解思路：代数求解和矩阵求解。

weixin_39611043·2022-12-31 08:03

百度研究院院长林元庆离职，细数李彦宏的40位“出走门徒”

刚刚，据澎湃新闻消息：百度深度学习实验室主任林元庆已经离职，这是继三月份吴恩达离职创办Deeplearning.ai、九月份百度硅谷AI实验室主任亚当·科茨离职后，又一位出走的百度“门徒”。

机械鸡_·2022-12-30 23:03

nlp——机器学习（2）

下面是今天学习笔记：吴恩达机器学习笔记：梯度下降算法：应用于线性回归，还有其他机器学习的应用上思路：开始于0，1，不停改变0，1去减少代价函数J，直到我们找到J的最小值或者局部最小值反复做一步直到收敛:

soobinnim·2022-12-30 22:57

tensorflow入门项目（二）：手写数字识别之CNN模型（详解）

个人觉得吴恩达的视频讲解的很好，可以看一下打个基础。内容附上代码以及详细解析，也可跳过讲解，直接复制代码。代码里包含全部讲解！

啊！我的小心脏·2022-12-30 22:19

机器学习算法笔记(1)——逻辑斯蒂回归Logistic处理二分类任务

逻辑斯蒂回归LogisticRegressor处理二分类任务一.逻辑斯蒂回归1.模型2.代价函数（损失函数）3.优化算法二.代码实现1.二维二分类2.多维二分类本系列为观看吴恩达老师的[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程做的课堂笔记

念旧NiceJeo·2022-12-30 16:54

机器学习研究者的养成指南，吴恩达建议这么读论文

机器之心整理机器之心编辑部如何成为一名高效的机器学习研究者，然后在这个领域取得一些成就？在此之前，我们需要养成什么样的习惯？近日，一篇发布在Reddit机器学习版块的帖子引发了众人的讨论。近日，一位网友在Reddit上发帖提问：「那些高效的机器学习研究者，都有什么样的习惯？」比如，在Arxiv上时时跟进最新的研究，利用睡觉时间训练模型，以及充分利用StackOverflow。其他的呢？其实，世界上

Congqing He·2022-12-30 08:20

深度学习的进展，产业化，规模化、数据化

今年年初，知名AI学者吴恩达在接受IEEESpectrum的采访中，呼吁大家将目光从以模型为中心转向以数据为中心。

元宇宙iwemeta·2022-12-30 07:40

backpropagation算法代码实现

前言研究生生涯正式开始了，看了吴恩达的AI课程，然后通过廖雪峰学习了一些python的知识，然后看了一些关于BP博文，然后手推了一遍反向传播算法，还要完成一些导师布置过来的任务，收获还是不错的，然后推荐给

TouchDreamer·2022-12-30 03:37

自然语言处理与词嵌入-吴恩达深度学习笔记

文章目录自然语言处理与词嵌入词汇表征（WordRepresentation）Visualizingwordembeddings——t-SNE算法PropertiesofWordEmbeddings——CosinesimilarityEmbeddingmatrix学习词嵌入（LearningWordEmbeddings）Word2VecSkip-Gram模型负采样（NegativeSampling）

PengxiangZhou·2022-12-29 23:29

【机器学习（九）】大数据集及其梯度下降算法

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P102-P105。大数据集假定你的训练集的大小m为100000000。如果你想训练一个线性回归模型或是一个逻辑回归模型。

趴抖·2022-12-29 21:31

【机器学习（八）】神经网络进阶

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P50-P56。

趴抖·2022-12-29 21:59

吴恩达《机器学习》——线性回归代码实现

线性回归1.单变量线性回归单变量线性回归公式损失函数优化算法——批梯度下降（BGD）2.多变量线性回归特征缩放（标准化）参数的逆缩放3.线性回归算法代码实现向量实现Python代码4.实验结果单变量回归多变量回归实验总结数据集、源文件可以在Github项目中获得地址：https://github.com/Raymond-Yang-2001/AndrewNg-Machine-Learing-Home

Ace2NoU·2022-12-29 17:47

在google cloud上部署的jupyter notebook用gpu跑一遍yolov2算法进行物体检测及yolo.h5文件的生成(三)

上一篇中讲了如何在googlecloud中部署jupyternotebook,这一篇就用它来测试一下tensorflow-gpu的实际运行效果怎么样.本文数据来源和内容均来自吴恩达博士的cousera深度学习课程

赤道6号转向发动机·2022-12-29 12:09

生产系统中的机器学习：实验笔记（一）——模型部署

这是吴恩达老师在DeepLearningAI上的课程，《生产系统中的机器学习》第一个不记分实验的学习记录。

Little-Tortoise·2022-12-29 12:59

学习记录(3):使用卷积神经网络进行手写数字识别

这些学习都是在学习了一些机器学习和深度学习的基础上的延伸，并且也学习了一部分pytorch的基础上，以下为相关链接：吴恩达机器学习吴恩达深度学习莫烦pytorch学习下面代码均上传到github上，链接如下

ZN-ZY·2022-12-29 03:23

学习记录(1)：机器学习使用numpy矩阵进行梯度下降进行曲线拟合

这些学习都是在学习了一些机器学习和深度学习的基础上的延伸，并且也学习了一部分pytorch的基础上，以下为相关链接：吴恩达机器学习吴恩达深度学习莫烦pytorch学习下面代码均上传到github上，链接如下

ZN-ZY·2022-12-29 03:52

吴恩达deeplearning.ai第二课第三周作业: assignment2_3.Tensorflow Tutorial

文章目录TensorFlowTutorial1-ExploringtheTensorflowLibrary1.1-Linearfunction1.2-Computingthesigmoid1.3-ComputingtheCost1.4-UsingOneHotencodings1.5-Initializewithzerosandones2-Buildingyourfirstneuralnetwork

潘多拉星系·2022-12-29 03:49

深度学习中正则化的理解

本文大纲主线为吴恩达教授的深度学习系列课程，加上在各论坛阅读的博文与自我理解。第一次发文不懂规矩，参考文献在文末，如果有侵权或者不妥之处，希望大佬们批评，我一定改正。问

张伯亮·2022-12-29 02:35

数据标注的未来：吴恩达“未来十年AI会以数据为中心”

标注猿的第59篇原创一个用数据视角看AI世界的标注猿最近看到了一篇报道是IEEESpectrum对吴恩达采访的报道，真是收获颇丰，也解决了之前针对AI基础数据处理发展方向的一些疑惑。

AI数据标注猿·2022-12-28 19:34

专访吴恩达：AI未来10年，从硬件至上到数据为王

新智元报道编辑：David拉燕【导读】AI先驱吴恩达接受专访，谈了他对未来10年AI大趋势的展望。他认为，未来的技术落地，重点会从硬件转向数据，形成「数据为中心」的AI。

人工智能与算法学习·2022-12-28 18:31

吴恩达：告别大数据，AI需要高质量小数据！

来源：AI科技评论本文约5000字，建议阅读10分钟本文向大家谈下吴恩达对基础模型、大数据、小数据以及数据工程的一些感悟。

数据派THU·2022-12-28 18:00

吴恩达：AI的下一个发展方向，从大数据转向小数据

吴恩达（AndrewNg）在AI领域有着很高的声誉。

程序员对白·2022-12-28 18:58

重磅 | 完备的深度学习（Deep learning）路线，最详细的资源整理！

深度学习公开课吴恩达《DeepLearning》在吴恩达开设了机器学习课程之后，发布的《DeepLearning》课程也备受好评，吴恩达老师的课程最大的特点就是将知识循序渐进的传授给你，是入门学习不可多得良好视频资料

王仙限·2022-12-28 18:26

吴恩达：AI要拥抱【高质量小数据】的训练范式

丰色编译整理量子位|公众号QbitAIAI大牛吴恩达不久前刚被检测出新冠阳性，许多网友都向他表达了早日康复的祝愿。而最新消息显示，目前已经康复。如今，他的工作重心放在了他的LandingAI公司上。

机器学习与AI生成创作·2022-12-28 18:25

吴恩达：告别，大数据！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：AI科技评论编译丨维克多、王晔吴恩达是人工智能（AI）和机器学习领域国际最权威的学者之一，最近一年里，他一直在提“以数据为中心的

Amusi（CVer）·2022-12-28 18:54

推荐频道

吴恩达机器学习实验