吴恩达机器学习课程整理第22页

公开课列表

二免费公开课2.1机器学习类吴恩达机器学习李宏毅机器学习（2017）阿里巴巴机器学习系列课程人工智能实践：Tensorflow笔记人工智能PK人类智能Tensorflow搭建自己的神经网络(莫烦Python

weixin_30657999·2020-09-12 20:49

【吴恩达机器学习】章节18 大规模机器学习

目录:+学习大数据集+随机梯度下降+Mini-Batch梯度下降+随机梯度下降收敛+在线学习+减少映射与数据并行一·学习大数据集二·随机梯度下降三·Mini-Batch梯度下降四·随机梯度下降收敛五·在线学习六·减少映射与数据并行

つき·2020-09-12 19:37

【吴恩达机器学习】章节19 应用举例：照片OCR(照片光学字符识别)

目录:+问题描述与OCRpipeline+滑动窗口+获取大量数据和人工数据+天花板分析：下一步工作的pipeline一·问题描述与OCRpipeline二·滑动窗口三·获取大量数据和人工数据四·天花板分析：下一步工作的pipeline

つき·2020-09-12 19:37

【吴恩达机器学习】章节17 推荐系统

つき·2020-09-12 19:36

Coursera-吴恩达-机器学习-第四周-编程作业: Multi-class Classification and Neural Networks

本次文章内容：Coursera吴恩达机器学习课程，第四周编程作业。编程语言是Matlab。学习算法分两部分进行理解，第一部分是对算法结构进行口头综述，第二部分是代码。

帅金毛·2020-09-12 15:53

吴恩达机器学习作业8 ：Anomaly Detection and Recommender Systems python 实现（附源码）

一、异常检测例子1：二维数据的异常检测1.数据可视化data=scio.loadmat(r'ex8data1.mat')X=data['X']Xval=data['Xval']yval=data['yval']#数据可视化plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c='b',marker='x')plt.show()结果：2.正态分布图mu,sigma2=estimate_gaussia

zsiming·2020-09-12 04:26

吴恩达机器学习课程-作业8-异常检测和推荐系统（python实现）

MachineLearning(Andrew)ex8-AnomalyDetectionandRecommenderSystems椰汁笔记Anomalydetection这是也是一个非监督学习算法异常检测做什么？从一组数据中找到那些“异常”的数据，基于高斯分布（正太分布）。生活中的很多事情都是符合高斯分布的，对于数据也是如此。我们通过参数估计，估计出数据符合的高斯分布参数，当其中的数据分布在高斯分布

生榨的椰汁·2020-09-12 04:40

吴恩达机器学习练习3：Logistic regression(Multi-class Classification)

ex3的第一小节是扩充之前的logisticregression算法，并将其应用到多分类器中。1、数据集文件ex3data1.mat中包含了5000个手写数字训练样本，每个数字图像含有2020个灰度像素值，使用浮点数来代替每个位置的灰度级，每个图像存储为400维矢量。文件ex3data1.mat含有矩阵X和矢量y，其中X维度为5000400，y的维度为5000*1，每个训练样本（手写数字图像）均为

梅文化_2019·2020-09-12 03:02

吴恩达机器学习下载链接

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/resources/O756o

Elvirangel·2020-09-12 02:39

异常检测(anomaly detection) - 吴恩达机器学习基于python

1多元高斯分布模型1.1算法步骤对于给定的数据集，针对每个特征计算μ\muμ(均值)和Σ\SigmaΣ(协方差)μj=1m∑i=1mxj(i)\mu_j=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}x_j^{(i)}μj=m1i=1∑mxj(i)Σ=1mXTX\Sigma=\frac{1}{m}X^TXΣ=m1XTX根据获得的μ\muμ(均值)和Σ\SigmaΣ(协方差)，给定新的训练集，根

吃菜拌胡椒·2020-09-12 01:06

整理吴恩达机器学习笔记

unsupervisedlearning几个例子：news.google.comnewssearch.新闻聚类，分类基因学应用：DNA人群分类，集成计算；socialnetworkanalysis，这个我在业务部门工作中深有体会。已有客户分类，细分市场，这个类似网络拓扑的模型，六度分割理论，Facebook人群推荐等应用。天文数据分析Cocktailpartyproblemalgorithm.Mi

计算法·2020-09-11 22:50

[吴恩达机器学习笔记]16推荐系统1-2基于内容的推荐系统

武科大许志伟·2020-09-11 10:46

B站吴恩达机器学习视频笔记（8）——梯度下降

前言啊，这个吴恩达老师讲这个梯度下降的方式有点吓人，又掏公式又弄三维坐标系的，其实梯度下降没有看上去那么难，视频中讲的比较专业，虽然努努力还是可以理解的，但是相对于萌新来说不太友好，有的同学可能一看这么多公式就放弃了。不过不要紧嘛，我也是萌新嘛，我给你们解释你们不就懂的容易了，萌新何必为难萌新呢。不过我还是会把吴恩达老师讲的内容放到文章最后，你们先看简单的，再看比较难的，就会很开心。梯度下降零公式

nine_mink·2020-09-10 23:48

带你少走弯路：五篇文章学完吴恩达机器学习

本文是吴恩达老师的机器学习课程[1]的笔记和代码复现部分，这门课是经典，没有之一。但是有个问题，就是内容较多，有些内容确实有点过时。如何在最短时间学完这门课程？作为课程的主要翻译者和笔记作者，我推荐把精华部分进行学习，这样进度会快一点。作者：黄海广[2]时间不多的朋友可以按照以下五篇文章的笔记和作业代码（原课程作业是OCTAVE的，这里是复现的Python代码）进行学习，快速入门机器学习，避免走弯

视学算法·2020-09-10 21:53

吴恩达机器学习之引言：入门、机器学习是什么、监督学习、无监督学习、推荐Octave软件进行开发

吴恩达机器学习栏目清单专栏直达：https://blog.csdn.net/qq_35456045/category_9762715.html文章目录引言(Introduction)1.1欢迎1.2机器学习是什么

汪雯琦·2020-09-10 16:39

不是你不会写作，而是你没有找到写作的理由

写在前面的话：本文为Peter老师的7天写作训练营分享，我根据老师的课程整理而成你看了一本书，如果你没有写作的习惯，那么你是不是习惯就是看，一直看，直到看完之止，然后让你回顾书上的内容，这个时候你会发现大部分内容已经忘记了

快乐兔668·2020-09-10 15:36

系统设计 | 设计限流器

本文根据educative课程整理的学习笔记，侵删题目设计限流服务（限制范围：集群内的某个API），根据用户请求数量来限制用户请求难度：easy核心考点：几种限流算法限流算法的目的就是T时间内控制事件数量不超过

零的平方·2020-09-10 15:08

吴恩达机器学习（三）—— ex1：Linear Regression（MATLAB+Python）

一、单变量线性回归1.1绘制数据1.2梯度下降1.2.1更新公式1.2.2实现1.2.3计算代价J(θ)J(θ)J(θ)1.2.4梯度下降1.3可视化J(θ)J(θ)J(θ)二、多变量线性回归2.1特征归一化2.2梯度下降2.3正规方程三、MATLAB实现3.1ex1.m3.2ex1_multi.m四、Python实现4.1ex1.py4.2ex1_multi.py本次练习对应的基础知识总结→\r

大彤小忆·2020-09-03 12:23

【神经网络计算】——神经网络实现鸢尾花分类

本blog为观看MOOC视频与网易云课堂所做的笔记课堂链接：人工智能实践:TensorFlow笔记吴恩达机器学习疑问与思考为什么按照batch喂入数据之前看的视频里面处理数据都是一次性将所有数据喂入，现在看的这个视频对数据进行了分组投入

拾牙慧者·2020-08-30 22:57

金牌讲师姜信宝、王立杰带队，敏捷系列微课堂开讲啦！

课程：198元（13次课，为期4个月，附送讲师PPT、课程整理等、跟讲师随时沟通敏捷问题）特别说明：1.请认真填写个人信息（邮箱、微信号、手机号），工作人员会加您扫码入群，谢谢合作，可开培训费发票，咨询电话

_lindsay_·2020-08-26 23:32

数据分析 | 如何利用NBA数据去预测赛季得分

在重温了的MIT的《theanalyticsedge》课程后，我决定把该课程整理出来，输出一些数据分析的专题文章。本篇是和线性回

小释界·2020-08-26 14:41

吴恩达机器学习笔记-正规方程

在前面的学习中，我们一直使用的线性回归算法是梯度下降法，即为了最小化代价函数，我们需要通过迭代很多步来收敛到全局最小值。那么现在我们来学习一种新的解法来求解。即正规方程。正规方程提供了一种求的解析解法，相比较迭代算法，我们可以直接一次性的求解出的最优值。我们首先举一个例子来帮助理解正规方程，我们假设有一个非常简单的代价函数，它就是一个实数的函数：。所以现在假设数只是一个标量，或者说数只有一行，是一

Carey_Wu·2020-08-25 11:45

吴恩达机器学习第六章——Octave教程

1.基本操作四则计算：逻辑运算：逻辑运算改变最左端提示符变量赋值将变量打印出来formatlong默认显示更多的小数点后位数formatshort默认显示更少的小数点后位数构造矩阵分号的作用是矩阵换行到下一行另一种等价的构造方式构造行向量也就是1x3矩阵构造列向量也就是3x1矩阵这个命令的意思是从1出发，步长为0.1增加，直到增加到2，将这些数据构造成行向量默认上升步长为1利用ones生成2x3的

Xiongcanne·2020-08-25 02:06

ubuntu 下部署 node 服务器环境 - 基础篇

写在最前这是根据imooc上Scott老师的课程整理的，主要是方便自己查找，因为真的记不住...附上链接：Node.js项目线上服务器部署与发布静态网站，需要数据库的电影网站、公众号，小程序，app五种项目的部署

弋儿·2020-08-24 13:14

【目录】吴恩达机器学习【课程学习笔记及课后编程作业】

网易云课程上【吴恩达机器学习】课程的学习笔记及编程作业汇总，持续更新中目录：章节1绪论：初识机器学习章节2单变量线性回归章节3线性代数回顾章节4配置【此处无链接】章节5多变量线性回归章节6Octave/

weixin_30699443·2020-08-23 07:53

《打造属于你的领导力》之五：执行领导力

传心树特约作者：高无庸高无庸先生是某跨国公司的高管，文章是根据他培训职业经理人的课程整理所得，如需更深层次的沟通，可私聊我，帮您预约！文章内容合作也可私聊！

Telepatree·2020-08-23 06:12

吴恩达机器学习课程之一【机器学习的动机与应用】

课程地址：http://open.163.com/movie/2008/1/M/C/M6SGF6VB4_M6SGHFBMC.html一、机器学习定义1959ArthurSamuel：赋予计算机学习能力的研究领域1998TomMitchell：对于一个程序，给他一个任务T和一个性能测量方法P，在经验E的影响下P对T的测量结果提高了，就说机器从E中学习了。以西洋棋为例，程序下棋是T，胜率是P，程序不断

不理不理不理左卫门·2020-08-23 05:32

Apache Flink CEP 实战

本文根据ApacheFlink系列直播课程整理而成，由哈啰出行大数据实时平台资深开发刘博分享。

大数据星球-浪尖·2020-08-23 02:42

python基础课程整理

可以直接看我的有道云分享，更便捷：https://note.youdao.com/ynoteshare/index.html?id=68c0fac090be8f1cc8d028f30468ceb1&type=note一阶段学习并应用python这个阶段主要学习python语言的基础，掌握会编写，理解其用途1.零基础学Python语言CAP北理工简介：python先修课，偏简单，可以不看2.Pyth

帕克·2020-08-23 01:14

吴恩达机器学习笔记（1） —— 线性回归

吴恩达机器学习笔记（1）——线性回归目录一.模型简介：一些约定：线性回归方程：二.CostFunction三.梯度下降四.线性回归之梯度下降法五.最小二乘法六.FeatureScaling一.模型简介：

*物喜己悲*·2020-08-22 21:56

机器学习算法(逻辑回归)-Lect02

《统计学习方法》cs229notes吴恩达机器学习-网易云课堂1、Logistic回归损失函数的极大似然推导：西瓜书公式3.27怎么推来的？

sincolxu2018·2020-08-22 14:52

1.18茶姐姐的课程整理

图片发自App茶姐姐的课程笔记1.如何让身体健康。2.如何让心态健康。3.如何让灵魂健康。首先其实自己之前也了解过一些佛学的资料，修的是如来藏的，也是如果通过修行，让自己看到世界的本质。有些观点是和茶姐姐相似的，所以能够认可她。茶姐姐本人有过濒死体验，素食8年，茶修12年人左边一撇代表精神大我，代表与天地之间的沟通，右边一捺代表小我，代表物质的自己。你能真实的认识自己，就能改变你的命运。身体与空间

三友便利黑日·2020-08-22 13:30

吴恩达机器学习ex7

第一部分K-means聚类这一部分实现K-means聚类方法并用于图像压缩。1.实现K-meansK-mean算法是一种自动将相似数据聚类到一起的方法。该算法是一个迭代的过程，开始时随机设定一个质心，之后重复地将数据点分配到离其最近的质心，再重新计算质心。算法过程就是重复以下两个步骤：1）将每个样本点分配到最近的质心2）重新计算每个类的均值作为新的质心由于一开始选定的随机质心对结果有很大的影响，因

叶锦小兴·2020-08-22 13:03

吴恩达机器学习ex5

第一部分正则化线性回归实现线性回归，通过水位预测水量，调试学习算法，检查偏差的方差的影响。1.数据可视化x：水位的变化，y:流出的水量数据集被分为三部分：1）模型将学习的训练集：X，y2）用于确定正则化参数的交叉验证集：Xval，yval3）用于评估性能的测试集：Xtest，ytest%LoadTrainingDatafprintf('LoadingandVisualizingData...\n'

叶锦小兴·2020-08-22 13:02

吴恩达机器学习ex4

第一部分神经网络题目介绍：使用反向传播实现手写数字识别数据集与上一次作业相同1.数据可视化与上一次作业相同2.神经网络模型这里的内容也与上一次作业相同。3.前馈和损失函数神经网络的损失函数公式：h_θ(x)就是模型中的输出，手写数字分为十类所以K=10，原本的标签维度是（5000,1），需要转化为（5000,10）才能够参与运算，若标签是n，则将第n行置1，其余行置0。%将y转化为10*5000的

叶锦小兴·2020-08-22 13:02

吴恩达机器学习笔记--逻辑回归

逻辑回归（logisticregression）分类（Classiﬁcation)分类问题举例：邮件：垃圾邮件/非垃圾邮件？在线交易：是否欺诈（是/否）？肿瘤：恶性/良性？以上问题可以称之为二分类问题，我们将因变量(dependantvariable)可能属于的两个类分别称为负向类（negativeclass）和正向类（positiveclass），则因变量yϵ{0,1}，其中0表示负向类，1表示

Linias·2020-08-22 13:20

5_参考的书、网站、代码、文档与数据集

文章目录书文章资源代码数据集书《Python编程从入门到实践》《Python深度学习》《深度学习500问》不让转载，自己上github找哈《模式识别（张学工版）》《高超声速飞行器技术（蔡国飙）》《吴恩达机器学习笔记

kk_land·2020-08-22 11:55

吴恩达机器学习Coursera-week6

geekpy·2020-08-22 01:53

2020考研复试备考第3周

吴恩达机器学习课程还是没结束，被面试把时间搞乱了。cambly练习口语的感觉还行，还剩最后一个星期了。下星期的任务：完成吴恩达机器学习课程，并重新复习反向传播算法，以后写到简历

untilyouydc·2020-08-22 00:48

小狗钱钱–白色的拉布拉多犬1

本文根据财商赋能学院“小狗钱钱亲子正面财商行动营”课程整理而来。1、很久很久以前，我就梦想有一只属于自己的狗。可是房东明令禁止养狗。每个人都有梦想，是需要条件。没有谁可以禁止别人的梦想。

倪聆·2020-08-21 19:31

小狗钱钱–白色的拉布拉多犬4

本文根据《小狗钱钱亲子正面财商行动营》课程整理而来1、钱钱说，因为吉娅的爸爸妈妈出现了很多财务问题，而且钱钱还知道吉娅也正要犯同样的错误，步他们后尘。

倪聆·2020-08-21 17:03

Flink --- 第三期

开发环境搭建和应用的配置、部署及运行[天池大数据科研平台](javascript:void(0);)9月2日文章转载自公众号VervericaVerverica，作者沙晟阳本文是根据ApacheFlink系列直播课程整理而成

神秘人l3·2020-08-21 10:52

「转」合集 - ML courses 笔记合集

StudyAI（吴恩达课程_文字笔记）整理[斯坦福CS229课程整理]MachineLearningAutumn2016更新笔记Stanford机器学习---第一讲.LinearRegressionwithonevariable

程序猪小羊·2020-08-21 09:48

吴恩达机器学习mac上安装octave

octave安装1、通过Homebrew安装如果没有安装Homebrew，可以通过一下命令来安装：localhost:~wany$ruby-e"$(curl-fsSLhttps://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"如果安装后,想要卸载localhost:~wany$ruby-e"$(curl-fsSLhttps:

狂奔的蜗牛_zxf·2020-08-20 09:52

吴恩达机器学习笔记-反向传播算法练习

直观感受反向传播的概念上篇文章讲述了神经网络的反向传播算法的基本概念，现在来详细的对此算法进行一些讲解。回忆一下神经网络的代价函数：如果我们只考虑一个简单的只有一个输出单元的情况，即k=1，那么代价函数则变成：直观的说，$\delta_j^(l)$项表示在第l层中第j个单元的误差。更正式的说，$\delta$的值实际上是代价函数的导数。$$\delta_j^(l)=\frac{\partial}{

weixin_33825683·2020-08-20 08:49

吴恩达机器学习day6（神经网络的学习反向传播算法）

神经网络的学习反向传播算法1.代价函数2.反向传播算法3.向传播算法的直观理解4.实现注意：展开参数5.梯度检验6.随机初始化综合自主驾驶1.代价函数假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络层数，SI表示每层的neuron个数(Sl表示输出层神经元个数)，SL代表最后一层中处理单元的个数。将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类，二类分类：SL=0

晨沉宸辰·2020-08-20 07:46

吴恩达机器学习 -- 神经网络学习

9.1非线性假设无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。吴恩达老师举了一个例子：当我们使用的多次项式进行预测时，我们可以应用的很好。之前课程学习过，使用非线性的多项式项，能够建立更好的分类模型。假设有非常多的特征，例如大于100个变量，希望用这100个特征来构建一个非线性的多项式模型，结果将是数量非常惊人的特征组合，即便只采用两两特征的组合，也会有接近50

名字被猪吃掉了·2020-08-19 10:23

吴恩达机器学习 -- 逻辑回归(Logistic Regression)

7.1分类问题如果要预测的变量是离散值，此时我们应用logisticsregression。在分类问题中，我们对某一事物进行分类，有二分类和多分类问题。此节先讨论二分类问题，即只有两个分类。将因变量(dependentvariable)可能属于的两个类分别称为负向类（negativeclass）和正向类（positiveclass），则因变量，0表示负向类，1表示正向类。用线性回归算法解决分类问题

名字被猪吃掉了·2020-08-19 10:51

吴恩达机器学习 -- 正则化

8.1过拟合的问题过拟合问题会导致线性回归和逻辑回归效果变差，那么过拟合到底是指什么意思呢？一个回归问题的例子：图一的线性回归模型，欠拟合；图三的逻辑回归模型虽然经过了所有的样本点，但是它预测新数据时却效果很差，因为它过于强调拟合原始数据。这种情况就叫做过拟合。可以看出，若给出一个新的值使之预测，它将表现的很差，是过拟合，虽然能非常好地适应我们的训练集但在新输入变量进行预测时可能会效果不好；而中间

名字被猪吃掉了·2020-08-19 10:18

吴恩达机器学习：线性回归

首先说一些关于课程的题外话。对于Ng的这个课程，笔者没有选择在Coursera上学习课程，一来是因为Coursera有自己的课程周期，但这个周期不一定适合所有人。其次Coursera的课程作业是使用Octave语言，而笔者个人觉得不管是学习还是未来使用Python都会是更合适的语言。所以最终笔者选择了课程视频+Python实现作业的形式。为了更好的阅读体验你可以在网站中查看，点击课程视频你就能不间

Agent001·2020-08-19 06:54

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吴恩达机器学习课程整理