吴恩达机器学习实验第27页

[Machinie Learning] 吴恩达机器学习课程笔记——Week5

MachineLearningbyAndrewNg吴恩达机器学习课程学习笔记——Week5本人学习笔记汇总合订本✓课程网址standfordmachinelearning参考资源课程笔记python版作业学习提纲

Carsick Car·2022-12-18 14:36

机器学习（吴恩达）

定义：计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高，以跳棋游戏为例，经验E就是程序与自己下几万次跳棋，任务T就是玩跳棋，性能度量P就是与新对手玩跳棋时赢的概率。目前有各种不同类型的学习算法，主流的是监督学习和无监督学习。监督学习就是个我们会教计算机做某件事情，无监督学习就是我们让计算机自己学习。监督学习：我们给算法一个数据集，其中包含了正确答案

Mr529302·2022-12-18 14:35

深度学习精炼图笔记

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信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。

可基大萌萌哒的马鹿·2022-12-18 09:39

22张深度学习精炼图笔记总结

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信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。

Evan-yzh·2022-12-18 09:09

python深度学习之深层神经网络基础与图像分类

前言本文参考吴恩达老师的机器学习课程作业，结合自己的理解所作笔记文章目录前言1、热身：创建并初始化二层神经网络2、进阶：L层神经网络第一部分——正向传播(1)初始化参数initialize_parameters_deep

英雄各有见·2022-12-18 08:53

吴恩达第一门课神经网络和深度学习第一周：深度学习引用

前言吴恩达第一门课神经网络和深度学习第一周：深度学习引用一、Welcome在第一门课程中，你将会学习如何建立神经网络（包含一个深度神经网络），以及如何在数据上面训练他们。

老干妈拌士力架·2022-12-18 07:44

吴恩达深度学习第一门课第二周：神经网络的编程基础

逻辑回归中的梯度下降十、m个样本的梯度下降十一、向量化十二、向量化的更多例子十三、向量化逻辑回归十四、向量化逻辑回归的梯度输出十五、Python中的广播十六、关于python_numpy向量的说明第二周作业前言吴恩达深度学习第一门课第二周

老干妈拌士力架·2022-12-18 07:44

吴恩达深度学习第四课第一周卷积神经网络

文章目录前言一、计算机视觉（引言）二、边缘检测示例（过滤器）三、更多边缘检测内容（由亮到暗还是由暗到亮？）四、Padding（Valid、Same、p）五、卷积步长（s）六、三维卷积（通道）七、单层卷积网络八、简单卷积网络示例（Conv，POOL，FC）九、池化层（maxpooling、averagepooling）十、卷积神经网络示例十一、为什么使用卷积？第一周作业情景引入资料下载完整代码前言<

老干妈拌士力架·2022-12-18 07:13

机器学习入门

机器学习入门——吴恩达网课笔记文章目录机器学习入门——吴恩达网课笔记序一、监督学习与无监督学习二、基础概念1.假设函数2.代价函数3.梯度下降算法序本系列是我尝试在CSDN记录自己学习经历的第一步，希望能坚持下去

BeHumblePlease·2022-12-17 23:47

2022吴恩达机器学习课程——第二课（神经网络）

注：参考B站视频教程视频链接：【(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】文章目录第一周一、神经元二、神经网络三、代码实现&Tensorflow四、前向传播五、强人工智能六

now_try_·2022-12-17 16:18

吴恩达机器学习3——逻辑回归、正则化

机器学习第三周一、逻辑回归1.分类问题1.1分类的概念1.2使用线性回归来解决分类模型1.3逻辑回归模型1.4分类边界2.逻辑回归模型logisticregression2.1代价函数2.2梯度下降2.3高级优化方法3.多类别分类：一对多二、正则化1.过拟合问题2.修改代价函数实现正则化3.正则化线性回归4.正则化逻辑回归一、逻辑回归1.分类问题在监督学习的分类中，我们了解到有回归问题和分类问题。

old sweet ᝰ·2022-12-17 15:19

机器学习简介

此篇文章旨在介绍机器学习的实际应用，所以对算法的原理介绍可能会不是很清楚，想了解清楚的可以看看B站吴恩达（稍简

Wolves_YY·2022-12-17 13:34

吴恩达第三周编程题浅神经网络

文章目录一、完整代码1、更新隐藏节点数二、代码解释1、是关于planar_utils.py中的函数2、plt.scatter参数一、完整代码#-*-coding:utf-8-*-"""本文博客地址：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79702148@author:Oscar"""importnumpyasnpimportmatplot

爱吃肉c·2022-12-17 13:20

吴恩达第3周第四周一些测试题目

文章目录一、第三周1、关于初始化权重和b为0的问题二、第四周1、层间for循环2、w和b初始化一、第三周参考此博客，有中文和英文题目和答案1、关于初始化权重和b为0的问题Logistic回归的权重w应该随机初始化，而不是全零，因为如果初始化为全零，那么逻辑回归将无法学习到有用的决策边界，因为它将无法“破坏对称性”，是正确的吗？A.TrueB.False答案：B因为：Logistic回归没有隐藏层。

爱吃肉c·2022-12-17 13:50

机器学习吴恩达编程作业题5—正则化线性回归和偏差/方差

1、正则化线性回归1.1可视化数据集我们将从可视化数据集开始，其中包含水位变化的历史记录x和流出水坝的水量y。将实现线性回归，并使用它来拟合数据的直线并绘制学习曲线。将实现多项式回归，以找到更好的数据拟合。复制ex5data1数据集到D:\MachineLearning\ex5目录下。直接调用plot函数进行数据集的绘制。1.2正则化线性回归成本函数和梯度注意，你不应该正则化θ0项。在当前目录下建

身影王座·2022-12-17 13:49

【深度学习】吴恩达-学习笔记偏差与方差、正则化、梯度检测、mini-batch

目录深度学习偏差与方差L2范数正则化（权重衰减），减少方差Dropoutregularrization(随机失活正则化)数据扩增可以作为一种正则化方法使用提前终止训练数据归一化：梯度消失/梯度爆炸梯度检测Batchvsmini-batch深度学习偏差与方差对于大量数据，训练集，验证集，测试集的划分为8:1:1或99.5:0.25:0.25、99.5:0.4:0.1如果不需要无偏评估算法性能，没有测

—Xi—·2022-12-17 13:48

深度学习-归一化输入，梯度消失爆炸，梯度检验

二、梯度消失，爆炸1.梯度2.深度网络学习初始化三、梯度检验梯度检验前言吴恩达week5一、归一化输入1、均值方差归一化均值方差归一化。要注意：我们要对训练数据集和测试数据集使用相同的u与方差。

爱吃肉c·2022-12-17 08:39

[Machinie Learning] 吴恩达机器学习课程笔记——Week3

MachineLearningbyAndrewNg吴恩达机器学习课程学习笔记——Week3本人学习笔记汇总合订本✓课程网址standfordmachinelearning参考资源课程笔记python版作业学习提纲

Carsick Car·2022-12-17 08:08

吴恩达 deeplearning.ai - 神经网络和深度学习 - 第一周测验

原文链接：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79862336Week1Quiz-Introductiontodeeplearning1.Whatdoestheanalogy“AIisthenewelectricity”referto?AIispoweringpersonaldevicesinourhomesandoffices,sim

醉一心·2022-12-17 07:58

【机器学习】神经网络各层反向传播中的损失计算

神经网络反向传播中各层损失计算（一个随意的笔记）在看吴恩达的神经网络时看不懂表达式啥意思，于是自己推算了一遍。

whooooami·2022-12-16 19:23

【机器学习】吴恩达：终生学习

新智元报道编辑：LRS【新智元导读】吴恩达最近写了两封信，为AI从业者的职业生涯进行指导，最重要的就是终生学习！｜还在纠结会不会错过元宇宙和web3浪潮？清华大学科学史系副教授胡翌霖，这次给你讲个透！

风度78·2022-12-16 18:38

数据服务门槛再提升，这个“TOP1玩家”凭何再度领军？

根据ML大牛吴恩达提出的著名二八定律：80%数据+20%模型=更好的AI。他认为，一个机器学习团队80%的工作应该放在数据准备上，确保数据质量是最重要的工作，每个人都知道应该如此做，但没人在乎。

高工智能汽车·2022-12-16 17:00

人工智能的分析与思考

深度学习学术大牛吴恩达认为：“未来人工智能会成为如同电力一般的资源。”

floatGray·2022-12-16 16:40

吴恩达机器学习python实现（6）：SVM支持向量机（文末附完整代码）

所有的数据来源：链接：https://pan.baidu.com/s/1vTaw1n77xPPfKk23KEKARA提取码：5gl21SupportVectorMachines1.1Preparedatasetsimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassb#更好的可视化封装库fromscip

TCQD·2022-12-16 16:28

uci数据集_有关葡萄酒质量的数据分析

一、数据来源来自UCI机器学习实验室的葡萄酒质量数据集：WineQualityDataSetarchive.ics.uci.edu数据集是关于红葡萄酒样品的物理化学性质和质量等级。

weixin_39719585·2022-12-16 16:22

机器学习泰坦尼克号乘客生还情况 ——数据集无法获取解决

在机器学习实验例子泰坦尼克号乘客生还情况中，给出的网页及链接无法下载数据，显示网页丢失。为了解决这个问题，我这边有下载好的数据集，如有所需，可以自取。

shanhe_yuchuan·2022-12-16 16:15

《机器学习算法竞赛实战》学习笔记4.特征工程

吴恩达老师有言：“机器学习在本质上还是特征工程，数据和特征决定了机器学习的上限，模型和算法只是逼近这个上限而已。”

全自动学习机器·2022-12-16 13:32

学习简记_特征工程

特征工程1.特征变换1.1连续变量无量纲化1.2连续变量离散化1.3类别特征转换2.特征组合3.特征评价吴恩达老师有言：“机器学习本质上还是特征工程，数据和特征决定了机器学习上限，模型和算法只是去尽可能逼近这个上限而已

全自动学习机器·2022-12-16 13:54

吴恩达的2021回顾，这些大事件影响了AI这一年

来源：AI前线作者：AndrewNg译者：核子可乐，刘燕12月23日，机器学习大牛吴恩达（AndrewNg）在其主编的人工智能周讯《TheBatch》上发表了最新文章。

Sim1480·2022-12-16 12:14

机器学习线性回归——实验报告

机器学习实验报告〇、实验报告pdf可在该网址下载一、实验目的与要求二、实验内容与方法2.1线性回归算法学习与回顾2.1.1线性回归的原理2.1.2一元线性回归模型2.1.3多元线性回归模型2.2线性回归算法实现简单预测三

显然易证·2022-12-16 11:51

机器学习SVM——实验报告

机器学习实验报告〇、实验报告pdf可在该网址下载一、实验目的与要求二、实验内容与方法2.1SVM的基础概念2.2经典SVM的优化问题及其推导2.3核技巧SVM的优化问题及其推导2.4软间隔SVM的优化问题及其推导

显然易证·2022-12-16 11:51

机器学习PCA——实验报告

机器学习实验报告〇、实验报告pdf可在该网址下载一、实验目的与要求二、实验内容与方法2.0PCA算法学习与回顾2.0.1PCA推导的优化问题2.0.2优化问题的解2.0.3算法流程2.1人脸数据集2.2

显然易证·2022-12-16 11:21

吴恩达机器学习打卡day1

本系列文档按课程视频的章节（P+第几集）进行分类，记录了学习时的一些知识点，方便自己复习。课程视频P2图1介绍了机器学习的三个指标。分别是：experienceE,taskT&performancemeasureP。图1 图2介绍了机器学习的分类，主要有：Superivedlearning和Unsupervisedlearning,其他的还有Reinforcementlearning等等

学吧学无止境·2022-12-16 06:10

吴恩达机器学习视频课笔记【第1-3章】

目录1机器学习的一些概念1.1基础概念1.2监督学习1.3无监督学习1.4模型的泛化能力1.5假设空间2模型相关知识点2.1模型描述2.2代价函数（costfunction）2.3梯度下降（Gradientdescent）2.4线性回归算法（Linearregression）3矩阵和向量typora使用数学公式(部分)1机器学习的一些概念1.1基础概念数据集datasetD={x1,x2,x3,…

反正没几根头发·2022-12-16 04:41

吴恩达机器学习课程-第一周

1.监督学习数据集中的每个样本都有相应的“正确答案”，再根据这些样本作出预测2.无监督学习数据集中没有任何的标签/有相同的标签，将数据分为不同的簇3.单变量线性回归3.1模型表示只含有一个特征/输入变量：hθ(x)=θ0+θ1(x)h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1(x)hθ(x)=θ0+θ1(x)3.2代价函数选择的参数决定了直线相对于训练集的准确程度，模型所预测的值与训

J___code·2022-12-16 04:37

[吴恩达机器学习课程笔记] week four强化学习

强化学习定义强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。在强化学习框架中，我们将只提供我们的算法一个奖励函数，它指示学习代理何时做得好，当它做得不好。然后，学习算法的工作将是找出如何随时间选择行动，从而获得巨大的奖

mossfan·2022-12-16 04:35

2022吴恩达机器学习（三）| 无监督学习

目录系列文章目录一、聚类（Clustering）1.什么是聚类2.直观理解K均值算法（常用聚类算法）2.K均值算法3.优化目标4.随机初始化5.选择聚类数二、异常检测（AnomalyDetection）1.发现异常事件2.高斯分布/正态分布3.异常检测算法4.开发与评估异常检测系统5.异常检测和监督学习对比6.选择使用什么特征具体笔记编辑引用系列文章目录（一）监督机器学习：回归和分类（二）高级学习

江某1111号机·2022-12-16 04:33

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第四周）

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第四周）决策树模型学习过程纯度选择拆分：信息增益整合One-hot编码连续值特征回归树使用多个决策树有放回抽样随机森林XGBoost何时使用决策树决策树模型举例解释决策树是如何工作的

Ys能保研·2022-12-16 04:27

门控循环单元（Gate Recurrent Unit，GRU）

目录1GRU的输入输出结构2GRU的内部结构2.1重置门resetgate2.2更新门updategate3LSTM与GRU的关系4.总结5吴恩达视频截图LSTM通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息

意念回复·2022-12-16 00:17

吴恩达《机器学习》笔记汇总

根据学习进度，将课程分为15部分进行笔记，具体内容如下：吴恩达机器学习（一）——简介吴恩达机器学习（二）——线性回归吴恩达机器学习（三）——Logisitic回归吴恩达机器学习（四）——正则化吴恩达机器学习

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:42

吴恩达《深度学习》笔记汇总

根据学习进度，将吴恩达《深度学习》课程笔记总结如下，具体如下：第一门课：神经网络和深度学习（第一周）——深度学习引言第一门课：神经网络和深度学习（第二周）——神经网络的编程基础第一门课：神经网络和深度学习

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:01

机器学习导论与数学分析

文章目录机器学习定义说人话例子专家系统定义好，应招，速度快机器学习实验奖惩调参对象任务TASKT一个或多个经验EXPERIENCE性能PERFORMANCE类比人类学习监督学习半监督学习无监督学习增强学习可解决问题不可解决问题举例

林淮荣·2022-12-15 18:11

笔记 | 吴恩达Coursera Deep Learning学习笔记

笔记|吴恩达CourseraDeepLearning学习笔记2017-09-29LisaSong1024深度学习1024深度学习如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。

明明是我先的·2022-12-15 16:07

吴恩达深度学习deeplearning.ai——第一门课：神经网络与深度学习——第三节：浅层神经网络

3.1神经网络概述（NeuralNetworkOverview）本章你将学习如何实现一个神经网络。在我们深入学习具体技术之前，我希望快速的带你预览一下本章你将会学到的东西。如果这个视频中的某些细节你没有看懂你也不用担心，我们将在后面的几个视频中深入讨论技术细节。现在我们开始快速浏览一下如何实现神经网络。上章我们讨论了逻辑回归，我们了解了这个模型(见图3.1.1)如何与下面公式3.1建立联系。图3.

Lishier99·2022-12-15 16:06

教你如何卷积操作进行边缘检测，基础必备

https://www.toutiao.com/a6630571206204473859/2018-12-0309:22:41作者：忆臻0.前言打算对吴恩达老师的Deeplearning课程做一个笔记回顾

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-15 15:55

AI基础：自然语言处理基础之序列模型

本文主要参考吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。0.导语序列模型，是自然语言处理的基础，本集讲解循环序列模型。

湾区人工智能·2022-12-15 15:03

深度学习笔记-第一周

概要吴恩达老师的深度学习一共包括五门课第一门课程（神经网络和深度学习）：学习如何建立神经网络，包括一个深度神经网络，以及如何在数据上面训练他们。还将用一个深度神经网络进行辨认猫。四周时间。

蜂鸟up·2022-12-15 14:51

吴恩达深度学习课程第一课---深度学习---第一周学习笔记

吴恩达深度学习课程第一课–深度学习–第一周学习笔记什么是神经网络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单神经元网络，相当于简单的函数，输入x得出y,如图:复杂一些的神经网络是由多个单元神经网络堆叠起来的机器学习被应用于结构化数据和非结构化数据结构化数据是数据的数据库

菜刀l四庭柱·2022-12-15 14:19

吴恩达--深度学习笔记（2022年课程第二周）

*在tensorflow中训练神经网络的代码：逻辑回归模型：1.指定如何在给定输入x和参数的情况项目，计算输出2.指定损失和成本3.最小化*如何在tensorflow中训练神经网络---->将逻辑回归模型成本函数的三个步骤映射到训练神经网络中：1.该代码指定了神经网络的整个架构，告诉了tensorflow需要的一切2.指定什么是损失函数，同时定义我们用来训练神经网络的成本函数损失函数：二元交叉熵3

兔兔ting·2022-12-15 14:16

吴恩达--深度学习笔记(2022年课程第一周)

*神经网络（深度学习算法）：一组神经元是一层，一层可以有一个或多个神经元；他们输入相同或相似的特征，然后又反向输出一些特征。输入层隐藏层输出层4个数字（激活值）3个数字（激活值）隐藏层可以访问每个功能，即从上一层到输出层的每个值。当某些特征无关重要时，可以通过设置适当的参数进行适当的忽略；隐藏层在训练集中是看不到的，训练集中只有x,y，即输入层，输出层输出层输出的概率就是神经网络预测的输出概率x向

兔兔ting·2022-12-15 14:45

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