吴恩达机器学习实验第35页

吴恩达机器学习python作业之单变量线性回归

第一个方法读取数据用的是pandas，第二个方法读数据用的是numpy。第一种方法是梯度下降法，第二种方法是正规方程法。跟着佬们的思路写写改改，如果有错误请私信或评论哦。数据集理解：ex1data1.txt的数据集是两列，第一列是population（自变量x），第二列是profit（因变量y），利用单变量线性回归进行拟合。方法一：梯度下降法参考链接：黄海广博士的github作业链接https:/

abcd1233463457347·2022-11-28 20:51

【吴恩达机器学习笔记】四、多变量线性回归

spm=1011.2415.3001.5343专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。

Pandaconda·2022-11-28 20:21

人工智能基础必备知识

牛奶面包~·2022-11-28 18:45

吴恩达机器学习笔记（十四）——异常检测

1.问题动机异常检测问题的具体应用其实在我们的生活中很常见，例如我们的飞机制造工厂新生产了一批飞机，我们需要检测这批飞机中是否存在不合格的飞机，这时我们就会应用异常检测。我们通常的做法是构建一个模型，计算p(x)，也就是对x的分布概率建模。我们设定一个阈值ε，当p(xtest)=ε时就判定为合格。飞机异常检测的例子如下图所示：2.高斯分布（正态分布）假设x∈实数，且x的均值为u，方差为σ2，则用数

XHHP·2022-11-28 16:42

机器学习实验二：图像分类（Part five:可视化中间层激活结果、Part six:可视化类别激活热力图 and Part seven:可视化卷积核）

写在前面：在此声明：博客的本意是供自己存档实验报告，同时便于同学之间相互交流遇到的问题。欢迎大家评论和私信自己遇到的问题和解决方案，让我们共同进步，本文代码来源于老师的指导书。pets_cnn.h5模型文件及pets数据集下载地址（无需积分，直接下载）：pets_cnn.h5模型文件及pets数据集.rar_假设我们有1000张5种不同动物的照片,需要利用机器学习方法将这些不同的动物区-机器学习文

蓝多多的小仓库·2022-11-28 16:03

智源AI日报（2022-09-01）：吴恩达：中国的丰厚AI投资回报将在接下来十年显现

行业|吴恩达：中国的丰厚AI投资回报将在接下来十年显现看点：根据咨询公司麦肯锡的分析，到2030年，人工智能预计将为中国经济增加6000亿美元。

常政·2022-11-28 09:34

机器学习理论知识-逻辑回归

同样参照的资料斯坦福大学2014（吴恩达）机器学习教程中文笔记那本文的知识体系如下：基本知识点定义而线性回归yi=wi∗xi+by_{i}=w_{i}*x_{i}+byi=wi∗xi+b，模型的范围是可以为

cuihaoren01·2022-11-28 09:31

吴恩达《深度学习专项》笔记（十二）：目标检测与语义分割简介 (YOLO, U-Net)

这节课中，我们要学习计算机视觉中最重要的任务之一——目标检测任务。我们会先认识目标定位和关键点检测这两个比较简单的任务，慢慢过度到目标检测任务。之后，我们会详细学习目标检测的经典算法YOLO。最后，我们会稍微认识一下语义分割任务及适用于此问题的U-Net架构。课堂笔记目标定位在图像分类问题中，给定一幅图片，我们只要说出图片里的物体是什么就行了。在这堂课要讨论的任务中，我们还要多做一件事——定位。我

大局观选手周弈帆·2022-11-28 09:01

Pycharm异常管理（八）tensorflow2.1.0(CPU版)：错误1 AttributeError: module 'tensorflow_core._api.v2.train' has n...

第一章、异常问题参考的吴恩达的课程，练习代码，用pycharm+TensorFlow-cpu2.1.0运行下面的代码，会得到下面的系列错误(逐步注释调试)：importnumpyasnpimporttensorflowastfprint

我爱AI·2022-11-28 08:28

深度学习与神经网络-吴恩达（Part1Week3）-单隐层神经网络编程实现（python）

一、神经网络的表示上一个教程中已经详细介绍了LogisticRegression模型，神经网络其实就是多个LogisticRegression模型的组合，每个功能层（含有激活函数的层）中的每个神经元都对应一个LogisticRegression模型。在下面的例子中，神经网络只含有一个隐层，单个输入样本x经过第一层的线性处理和非线性映射，得到了z1和a1，随后将a1作为第二层（输出层）的输入，依次计

DataScientistGuo·2022-11-28 08:22

吴恩达Deep Learning编程作业 Course1-神经网络和深度学习-第四周作业part2

吴恩达DeepLearning编程作业Course1-神经网络和深度学习-第四周作业part2DeepNeuralNetworkforImageClassification:Application用于图像分类的深度神经网络

椰楠liu·2022-11-28 08:49

【李宏毅机器学习】Classification_1 分类（p10）学习笔记

全文总结于哔哩大学的视频：李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语2020版课后作业范例和作业说明在github上：点击此处李宏毅上传了2020版本的机器学习视频和吴恩达的CS229机器学习相比，中文版本的机器学习显得亲民了许多

running snail szj·2022-11-28 01:55

吴恩达深度学习之风格迁移

笔记来源：吴恩达深度学习4.6什么是神经风格转换？_哔哩哔哩_bilibili1输入输出风格迁移输入：内容（Content）图像C和风格（Style）图像S。

读思辨·2022-11-28 00:07

吴恩达深度学习第四课第四周人脸识别和神经风格转换

文章目录人脸识别one-shot学习siamesenetwork（计算相似度）tripletloss三元组数据集的选择人脸验证与二分类神经网络风格迁移内容+风格=新图片CNN特征可视化代价函数内容代价函数风格代价函数封装代价函数一维到三维卷积推广1D3D本文属于笔记的第一个版本，只记录了核心思想。人脸识别人脸识别和人脸验证问题，人脸验证通常验证一个人的照片与输入的id是否是同一个人，属于一对一问题

得克特·2022-11-28 00:32

吴恩达深度学习中文版笔记：人脸识别和神经风格转换

大数据文摘经授权转载作者：黄海广自2016年8月份，吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程，到今年2月份，吴老师更新了课程的第五部分（点击查看大数据文摘相关报道

深度学习世界·2022-11-28 00:01

吴恩达深度学习资料 Quiz+ 编程+ ppt+学习笔记（可jupyter笔记本实战）

网上有很多关于吴恩达深度学习的资源（视频，或者是编程的讲解）我找了很长时间，发现了可以进行自己应用jupyter笔记本进行编程的方式。

Phoenix 莫轻言·2022-11-28 00:31

吴恩达《卷积神经网络》课程笔记（1）

1、机器视觉（上图展示了一个神经风格转换（NeuralStyleTransfer）的例子）使用传统神经网络处理机器视觉的一个主要问题是输入层维度很大。例如64x64x3的图片，神经网络输入层的维度为12288。而现在的图片将近几千x几千x3的内存，而导致神经网络输入层的维度达到几百万。这样会造成两个后果，一是神经网络结构复杂，数据量相对不够，容易出现过拟合；二是所需内存、计算量较大。解决这一问题的

逸耀·2022-11-28 00:57

吴恩达神经网络和深度学习课程自学笔记（十二）之人脸识别

人脸识别和神经风格转换一、什么是人脸识别？首先，让我们了解一下人脸识别的一些术语。主要是人脸验证（faceverification）和人脸识别（facerecognition）。人脸验证问题：如果你有一张输入图片，以及某人的ID或者是名字，这个系统要做的是，验证输入图片是否是这个人。有时候也被称作1对1问题。人脸识别问题：而人脸识别问题比人脸验证问题难很多。验证系统是一对一，而识别系统是一对多，对

To_1_oT·2022-11-28 00:56

吴恩达《卷积神经网络》01——卷积神经网络基础

文章目录一、计算机视觉（ComputerVision）二、边缘检测（EdgeDetection）1.边缘检测例子（EdgeDetectionExample）2.更多边缘检测的例子（MoreEdgeDetection）三、padding与StridedConvolutions1.padding2.卷积步长（StridedConvolutions）四、高维卷积（ConvolutionsOverVolu

美式咖啡不加糖x·2022-11-28 00:53

吴恩达深度学习笔记-人脸识别与神经风格迁移(第12课)

人脸识别与神经风格迁移一、什么是人脸识别?二、One-Shotlearning三、Siamese网络四、TripletLoss五、面部验证与二分类六、什么是神经风格转换?七、什么是深度卷积网络?八、代价函数九、内容代价函数十、风格代价函数十一、一维到三维的推广一、什么是人脸识别?人脸验证问题：输入一张人脸图片和姓名(或者ID)，判断图片中的人是否是姓名指向的人，一对一问题。人脸识别问题：输入一张人

快乐活在当下·2022-11-28 00:22

吴恩达深度神经网络笔记—神经风格转换

目标实现神经风格转换算法用算法生成新的艺术图像导包importtimeimportosimportsysimportscipy.ioimportscipy.miscimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.pyplotimportimshowfromPILimportImageimportnst_utilsimportnumpyasnpimportten

管二三·2022-11-28 00:50

吴恩达：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。

AI致力·2022-11-27 20:42

深度学习-吴恩达-笔记-1-深度学习引言

目录什么是神经网络神经网络的监督学习为什么深度学习会兴起【此为本人学习吴恩达的深度学习课程的笔记记录，有错误请指出！】什么是神经网络让我们从一个房价预测的例子开始讲起，如根据房子面积来预测房屋价格。

Leon.ENV·2022-11-27 20:41

深度学习-吴恩达-笔记-4-深层神经网络

目录深层神经网络前向传播和反向传播深层网络中的前向传播核对矩阵的维数为什么使用深层表示搭建神经网络块参数VS超参数深度学习和大脑的关联性【此为本人学习吴恩达的深度学习课程的笔记记录，有错误请指出！】

Leon.ENV·2022-11-27 20:41

Python创建增量目录的代码实例

目录需求很简单代码使用方法总结需求很简单比如我在做机器学习实验的时候，实验结果的保存路径是'runs/exp'。

·2022-11-27 18:22

HCIA-AI_机器学习_波士顿房价预测

机器学习实验-波士顿房价预测1波士顿房价预测1.2实验代码1.2.1引入依赖包1.2.2加载数据集，查看数据属性，可视化1.2.3分割数据集，并对数据集进行预处理1.2.4利用各类回归模型，对数据集进行建模

Rain松·2022-11-27 17:07

「吴恩达机器学习2022」lab_utils_uni加载报错问题

主要内容：1-代码报错语句2-处理办法3-查看Python根目录方法4-Github地址一、代码报错：在学习吴恩达2022年机器学习课程Week1RegressionModel时，计算costfunction

踏下心来学点东西·2022-11-27 17:27

吴恩达机器学习第一讲之‘线性回归’笔记

目录1机器学习（分类简介）2线性回归（linearregression）2.1如何根据样本数据估计模型参数？2.2方程求解方法2.2.1①梯度下降2.2.2②正规方程2.2.3③牛顿法2.3线性回归总结：1机器学习（分类简介）基本原始准备：BigO符号；队列queues，堆栈stacks，二叉树binarytrees；概率（randomvariable，theexpectedvalueofaran

鹅鹅e·2022-11-27 14:52

机器学习入门课程学习笔记（斯坦福吴恩达）（上篇）

文章目录一、简介1.1什么机器学习1.2监督学习（SupervisedLearning）1.3非监督学习（UnsupervisedLearning）二、模型和代价函数（ModelandCostFunction）2.1模型描述（ModelRepresentation）2.2代价函数（CostFunction）2.3梯度下降（GradientDescent）三、线性代数3.1矩阵和向量3.2矩阵的加法

iioSnail·2022-11-27 10:00

Machine Learning 04 - Neural Networks

正在学习Stanford吴恩达的机器学习课程，常做笔记，以便复习巩固。鄙人才疏学浅，如有错漏与想法，还请多包涵，指点迷津。

能智工人·2022-11-27 10:19

送书|“零基础学机器学习”作者创作手记

2014年吴恩达在Coursera开了机器学习课，2015年周志华老师出了西瓜书，而2017年李彦宏把无人驾驶车开上了五环，AlphaGo打遍天下无敌手，波士顿动力机器人学会了后空翻，人

文文学霸·2022-11-27 10:49

机器学习内卷了吗？

2014年吴恩达在Coursera开了机器学习课，2015年周志华老师出了西瓜书，而2017年李彦宏把无人驾驶车开上了五环，

咖哥·2022-11-27 10:47

2022吴恩达机器学习：Advanced Learning Algorithm4.1/4.2

4.1在一个单层中的前向传播以烤咖啡为例主要理解代码到底做了什么，即各层的激活值是如何计算的4.2前向传播的一般实现dense函数作用：输入前一层的激活值，给定当前层的参数，返回本层的激活值作为下一层的输入四个参数：（1）初始输入值：a_in（2）神经元的参数：W,b（3）激活函数：gsequential函数将几个dense顺序串在一起，在神经网络中实现前向传播

m0_54237635·2022-11-27 10:16

深度学习基础知识（五）：神经网络基础之logistic回归

这个专栏主要是想和大家分享一下深度学习的基础知识，主要是以吴恩达老师深度学习课程内容作为基础，并补充了很多其他内容希望让整体内容更加容易理解和系统化。

Chou_pijiang·2022-11-27 09:27

吴恩达深度学习：从logistic回归到深层神经网络

注意：这篇文章需要有logistic回归基础，可以参考我的这一篇文章吴恩达机器学习：从单变量线性回归到Logistic回归1.神经网络概念首先我们要了解神经网络的形式，之所以被叫做神经网络，是因为它的工作原理和人的大脑神经相似

若能绽放光丶·2022-11-27 09:56

神经网络和深度学习-第二周神经网络基础-第三节：Logistic 回归损失函数

本系列博客是吴恩达(AndrewNg)深度学习工程师课程笔记。全部课程请查看吴恩达(AndrewNg)深度学习工程师课程目录在上一节中，讲解的是logistic回归模型。

geekidentity·2022-11-27 09:52

机器学习笔记（十一）-聚类（Clustering）

本次学习笔记主要记录学习机器学习时的各种记录，包括吴恩达老师视频学习、李宏毅老师视频学习、周志华老师的《机器学习》（西瓜书）以及李航老师的《统计学习方法》。

997and·2022-11-27 08:03

《吴恩达机器学习》学习笔记008_聚类(Clustering)

http://www.ai-start.com/ml2014/html/week8.html聚类(Clustering)K-Means聚类用μ1μ^1μ1,μ2μ^2μ2,…,μkμ^kμk来表示聚类中心，用c(1)c^{(1)}c(1),c(2)c^{(2)}c(2),…,c(m)c^{(m)}c(m)来存储与第iii个实例数据最近的聚类中心的索引，K-均值算法的伪代码如下：Repeat{for

Stark0x01·2022-11-27 08:49

机器学习笔记（参考吴恩达机器学习视频笔记）12_聚类

12聚类监督学习中，训练集带有标签，目标是找到能够区分正负样本的决策边界，需要根据标签拟合一个假设函数。非监督学习中，需要将无标签的训练数据输入到一个算法，此算法可以找到这些数据的内在结构。一个能够根据数据的内在结构，将它们分成几个不同的点集（或簇）的算法，就被称为聚类算法。聚类算法是一个非监督学习的算法。12.1K-Means算法K-means是以距离作为评价标准的一种聚类算法，即距离越近，相似

Gary.fu·2022-11-27 08:43

Datawhale-Task3决策树算法梳理

.决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景3.回归树原理4.决策树防止过拟合手段5.模型评估6.sklearn参数详解，Python绘制决策树参考：西瓜书cs229吴恩达机器学习课程李航统计学习谷歌搜索公式推导参考

Zzichen_ovo·2022-11-27 03:07

吴恩达：2020 年，这些 AI 大事件让我无法忘怀...

作者|吴恩达编译|陈大鑫、贝爽编辑|青暮转自|AI科技评论日前，吴恩达在圣诞节之际回顾了2020年AI的一些重大事件，包括AI应对新冠疫情、数据集存在种族偏见、对抗虚假信息算法、AlphaFold预测蛋白质三维结构

湾区人工智能·2022-11-27 03:58

[机器学习学习笔记]单变量的梯度下降

p=18视频课来自b站吴恩达机器学习，第二章单变量的梯度下降代码尝试。

Pinospot·2022-11-26 22:29

吴恩达机器学习系列课程笔记——第十二章：支持向量机(Support Vector Machines)

12.1优化目标https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=70到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法。在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B，**而更重要的是，应用这些算法时，所创建的大量数据在应用这些算法时，表现情况通常依赖于你的水平。**比如：你为学习算法所设计的特征量的选择，以及如

Lishier99·2022-11-26 21:53

神经网络常见激活函数总结

最近在看大佬们整理的吴恩达老师的深度学习笔记，在这里总结一些常用的激活函数，以及它们的特点和选择。

一颗小芋圆·2022-11-26 20:07

机器学习——正则化逻辑回归(分类)编程训练

机器学习——正则化逻辑回归(分类)编程训练参考资料：1.黄海广老师：吴恩达机器学习笔记github本文是吴恩达机器学习课程中的第二个编程训练的第二部分。

苏打水可乐·2022-11-26 20:29

《机器学习》学习笔记3：逻辑回归与正则化

Week3逻辑回归与正则化基于吴恩达《机器学习》课程参考黄海广的笔记本篇博客为第三周的内容。

Mengo_x·2022-11-26 19:56

【pytorch学习笔记六】深度学习基础（线性回归、损失函数、梯度下降、欠拟合与过拟合，正则化）

深度学习的基础理论学习可到B站上看吴恩达老师的深

QHCV·2022-11-26 19:18

多变量线性回归——梯度下降MATLAB矩阵实现

参考吴恩达机器学习视频，此为其线性回归作业。ex1_2多变量的假设h表示为：代价函数：找出使得代价函数最小的一系列参数。

Phyllis_C·2022-11-26 14:12

吴恩达机器学习 ex1 单变量线性回归代码详解（非向量化写法）超级适合小白看

前几天刚学完吴恩达老师的机器学习课程，然后尝试着去完成课后的编程作业，在这里分享一下ex1其中的单变量线性回归的心得。这一版是使用的非向量化的方式去编程。我会把每行代码的作用给大家解释清楚。

西西不秃头·2022-11-26 13:41

2022吴恩达机器学习：Advanced Learning Algorithm2.1/2.2

2.1神经网络中的层工作原理：以2022吴恩达机器学习：AdvancedLearningAlgorithm1中的模型为例，此处的神经网络是逻辑回归的一种版本，因此计算使用的函数是Sigmoid第一层的计算第二层的计算右上角方括号标志层数结果预测输出结果

m0_54237635·2022-11-26 11:42

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