吴恩达机器学习课程整理

Coursera-吴恩达机器学习课程笔记-Week2

参考资料：吴恩达教授机器学习课程机器学习课程中文笔记Week2一.多变量线性回归(LinearRegressionwithMultipleVariables)多变量就时当一个example里有n个特征的情况，将n个特征统一到一个matrix里去看作整体。多变量线性回归还是先出costfunction，然后用梯度下降算法/正规方程法使costfunction最小化特征的选择多变量线性回归中有很多特征
z1xiang·2020-01-11 23:00

Coursera-吴恩达机器学习课程笔记-Week1

参考资料：吴恩达教授机器学习课程机器学习课程中文笔记Week1一.引言机器学习模型可分为监督学习Supervieselearning（每个数据集给出了正确的值）和无监督学习Unsupervisedlearning（数据集只有特征，没有对应正确的值）机器学习处理的问题可以分为Regression回归问题（结果是real-valuedoutput连续的值）和Classification问题（结果是di
z1xiang·2020-01-11 23:00

Coursera-吴恩达机器学习课程笔记-Week1

参考资料：吴恩达教授机器学习课程机器学习课程中文笔记Week1一.引言机器学习模型可分为监督学习Supervieselearning（每个数据集给出了正确的值）和无监督学习Unsupervisedlearning（数据集只有特征，没有对应正确的值）机器学习处理的问题可以分为Regression回归问题（结果是real-valuedoutput连续的值）和Classification问题（结果是di
z1xiang·2020-01-11 23:00

史上最全Python课程整理——我是如何从编程小白到Python研发工程师的

从编程小白，到Python研发工程师，需要多久呢？答案就是：91门课，450个小时。听起来似乎难以实现，但其实如果每天抽出八小时学习，两个月的时间，就能由编程小白转变成为Python工程师，听起来是不是很诱人呢？！今天，小楼为大家带来了实验楼最热门，好评如潮的Python学习课程，并且包括了一整条完整的学习路径，新手可以按照这个路径，迈出编程第一步。已经有一定基础的同学也可以从中选取适合自己的项目
实验楼·2020-01-09 16:00

22吴恩达机器学习小记

多分类问题的引入：识别手写数字。首先将数字图片转换为灰度图像，将20＊20分辨率的图像生成400维的向量，标签则为0～9，考虑兼容性可将0映射为10。然后可以采用逻辑回归，神经网络等监督学习算法。计算参数向量可以采用梯度下降算法或fminunc函数，都需要计算代价函数和梯度的表达式。防止过拟合需要加上正则化表达式。theta0为截距不需要正则化，所以写带正则化的代价函数和梯度时要注意。向量化替代循
陈昱熹·2020-01-08 20:42

【机器学习】入门笔记系列 | 西瓜书笔记（一）

看了很多前辈大神的推荐，从西瓜书（周志华老师《机器学习》）或者Coursera吴恩达机器学习视频入门比较好。我比较喜欢书籍，因为做起笔记比较方便。
胖三斤66·2020-01-08 18:29

《打造属于你的领导力》之三：精彩纷呈的个人领导力

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·2020-01-08 17:29

付费课程整理丨史上最实用的婴幼儿湿疹攻略

本文较长，但是如果你能花上几分钟时间耐心看完，我保证你分分钟走出湿疹的治疗和护理误区。文章主要讲以下八个问题：一、什么是湿疹？二、湿疹的发病率有多高？三、如何判断你家宝宝是不是得了湿疹？四、湿疹的发病原因是什么？五、宝宝得了湿疹该怎么办？六、湿疹能治愈吗？七、湿疹宝宝有哪些日常护理技巧？八、其他常见问题前段时间与闺蜜交流带娃经验，聊起湿疹的话题，她哭笑不得地说她曾经跑去问医生：“别人家的孩子都长湿
豆妈可爱多·2020-01-07 18:54

产品经理入门到精通（两千块的课程整理系列）12——如何写需求文档

需求文档（PRD）主要作用是1、向成员表达清楚产品的功能和性能。2、交互设计师要参考prd来设计高保真原型，开发要参照prd来写程序，测试也要参考prd3、Prd没有统一的模板，取决于公司标准、个人喜好和团队要求，能够让团队其他成员快速了解你要表达的内容的prd就是好的prd。什么时候写需求文档：列出功能结构图、信息结构图、功能点流程图、页面流程图、产品结构图、画出线框图原型，然后写需求文档，写完
不正经的产品经理·2020-01-06 04:49

-#BM自我管理训练营#目标管理课输出（课程整理&课后感想）

易仁永澄老师一开始就清晰的阐明了目标管理的含义：找到内心真正想要的东西，聚焦目标（看到远方），排除万难，随后围绕这个目标做事情，通过调配所有可用资源，一步一步地往前推进，最后达成目标。（小贴士：在设定目标过程中，要将目光聚焦于远方（目标），而非阻碍。说透了“目标管理”到底是个啥：“目标管理是帮你更好地实现期待的体系。”（关键点：期待，方向，投入，最大可能产出（获取最大价值））一针见血地指明了在设定
婧的学习日常·2020-01-05 08:24

吴恩达机器学习-Chapter 15 降维

目的：降维的应用、概念、及算法。降维的3个目的：数据压缩、加速算法（缩小特征变量）、数据可视化。降维本身也是一种无监督学习算法。1.Lesson115数据压缩    1.目的：降维的第一个应用数据压缩    2.内容：      1.降维实际上就是减少特征变量（这里说的降维是针对特征变量进行向量化而言），比如3维降到2维就是指3个特征变量缩小到2个特征变量      2.当特征变量太多，而且重复度
数据追随者·2020-01-04 08:02

皮肤管理课学习笔记

所以将课程整理记录，分享给大家，也方便自己查阅。首先，我们对常见的误区做些解释。误区一：护肤品吸收越快越好。皮肤是没有吸收能力的，你抹在脸上的护肤品感觉吸收完了，其实只是产品里的挥发性成分快速挥发了。
宁语随记·2020-01-04 06:44

Day27 温故而知新-提问力课程

图片发自App温故而知新今天终于抽出了一些时间把之前学习的《精准提问》课程整理一下。除了老师给的话术宝典特别喜欢之外，还有很多新的感触。
阿Ra·2020-01-02 05:44

20161123学委之初体验

PORT模型事件：把《跟小荻老师学沟通》课程整理一篇感想P（目的）：再次整理一下自己所学到的，及参加活动中所收集到的感受或者说经验，然后发群里，找老师刷存在感（会不会太真实？）O（目标）：从学委的角度
summer1210·2020-01-01 12:52

我要去意大利却到了荷兰

——李仑静NVC培训课程整理一个残疾孩子的妈妈写道：为了到意大利去旅行，我坐上了飞机。我充满了期待，在飞机里坐了很久。当我无比欢喜地从飞机上下来，我发现下飞机的地方不是意大利，而是荷兰。
魏君NVC·2019-12-31 07:44

吴恩达机器学习

机器学习的定义：（使用octave编程环境）1、在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力——Samuel2、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——TomMitchell机器学习算法分类：1、监督学习（Supervisedlearning）2、无监督学习（Unsupervisedlearning）3、强化学习（Reinforceme
renyangfar·2019-12-28 17:15

时间管理学习反思

06:17起床打卡，收听《精力管理》今日三只青蛙:1、学习：①社群营销的精准方法②合作代理合同的样板撰写2、工作：①学习相关金融法律法规（进行中）②客户合同寄送（完成）③与客户沟通（完成）④七月健身房的课程整理打印
翻轉女俠樂分享曄菁·2019-12-28 14:40

【理财小白复盘营】

还在期待着打开千聊学习今天的新课程，但赫然发现今天竟是最后一天了，15天时间过得真快~不得不说萌主非常优秀~专业功底扎实，课程整理的细致实用，手把手教导。
法明_52d3·2019-12-27 20:07

[怡人第31篇]解决富贵包肩颈理疗瑜伽

根据宁辰熙老师课程整理：由于颈椎生理曲度向前凸，胸椎生理曲度向后凸，一前一后，在第七节颈椎和第一节胸椎部位形成一个转折点。造成该处肌肉鼓起，形成所谓的“富贵包”。
怡人jm·2019-12-26 19:52

吴恩达机器学习-Chapter 14 无监督学习

目的：无监督学习聚类算法1.Lesson108无监督学习    1.目的：介绍无监督学习，无标签y，只有特征变量X    2.应用场景：市场划分、社交网络人群聚类、服务器集群划分2.Lesson109K-Means算法    1.目的：介绍K-Means定义及原理    2.K-Means是迭代算法，它做2件事1）簇分类2）移动聚类中心    3.步骤：      1.随机找2个聚类中心，分别叫：
数据追随者·2019-12-26 13:06

吴恩达机器学习-Chapter 12 机器学习系统设计

本章目的：设计机器学习系统的问题及建议1.Lesson93确定执行的优先级    1.垃圾邮件分类的思路，以及模型优化的选择问题2.Lesson94误差分析    1.目的：学习误差分析的概念    2.内容：      1.为解决一个应用最快速度搭建一个简单的机器学习系统，并画出学习曲线，来判断可能问题（高偏差问题or高方差问题or其他问题），再决定收集数据还是增加特征变量      2.在快速
数据追随者·2019-12-25 11:17

【机器学习】-Week3 3. Decision Boundary

来源：coursera斯坦福吴恩达机器学习DecisionBoundaryInordertogetourdiscrete0or1classification,wecantranslatetheoutputofthehypothesisfunctionasfollows
Kitty_风花·2019-12-23 21:53

断舍离-什么都不做！

早晨在做《断舍离课程整理》的功课，突然之间疲倦浮现起来，这才是早晨的7点钟，刚刚吃完早饭了，我怎么可以这样呢？我习惯性的拿起茶杯加上茶叶，一大口，我等待着清醒，同时把焦点回到自己的功课上面。
齐文系统排列·2019-12-23 16:44

吴恩达机器学习-Chapter 11 应用机器学习的建议

本章目的：评估判断算法的好坏，以及问题点，并对症下药1.lesson84评估假设    1.目的：评估假设判断欠拟合、过拟合问题    2.数据集分为测试集、训练集2.lesson85模型选择训练集、验证集、测试集    1.首先根据训练集训练出不同的模型算法(不同的多项式及次数)    2.然后在测试集是计算出不同模型算法的J(θ)，取J(θ)最小的模型算法    3.当在第二步选择出的模型算法
数据追随者·2019-12-22 23:23

【机器学习】-Week2 6.Octave/Matlab Resources

来源：coursera斯坦福吴恩达机器学习Octave/MATLABresourcesOctaveResourcesAttheOctavecommandline,typinghelpfollowedbyafunctionnamedisplaysdocumentationforabuilt-infunction.Forexample
Kitty_风花·2019-12-21 07:07

你为什么参加复盘训练？

21天呆萌写作训练营的学习结束了，我准备把所学课程整理一下，好好消化下老师所讲内容，多做一些练习。刚巧看到同学曲姑娘在群里呼吁大家组队复盘，我第一时间举手参加，这是个难得的机会。你为什么参加复盘训练？
淡看浮华mlw·2019-12-20 15:12

Linux笔记及习题

Linux课程整理1、学习资料马哥linux视频，Linux命令行与Shell脚本编程大全2、系统认知看学习资料3、Shell基本命令Shell的基本操作（shell就是一个翻译官）Shell为一命令解释器
董高超_85d0·2019-12-20 01:52

女士指南——如何让自己活得有质地 《得到女性课程整理》

好看的皮囊千篇一律，有趣的灵魂百里挑一”。那么，一个女人要如何提升气质，让自己活得更有质地？这篇清单的20个建议，供你参考。惟愿笃定前行，亦不辜负岁月加持。1.颜体书法里讲：劲险，明利，媚好。虽为书法之学，实为女人之道。是跳出舒适区，是活成向阳花，是明朗爽利、娴静妩媚。2.珍惜上天给你的禀赋，找到与这个世界对话的“介质”。要有“作品”，不管它是什么，能触动多少人，勇于挑战并超越。3.压力面前的抱怨
羽蒙_暖暖·2019-12-18 19:33

Apache Flink CEP 实战

本文根据ApacheFlink实战&进阶篇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。
zhaowei121·2019-12-18 16:00

【机器学习】-Week2 7. Vectorization

来源：coursera斯坦福吴恩达机器学习无论你是用Octave还是别的语言比如MATLAB或者你正在用Python或JavaCC++所有这些语言都具有各种线性代数库这些库文件都是内置的容易阅读和获取他们通常写得很好已经经过高度优化通常是数值计算方面的博士或者专业人士开发的而当你实现机器学习算法时如果你能好好利用这些线性代数库或者说数值线性代数库并联合调用它们而不是自己去做那些函数库可以做的事情如
Kitty_风花·2019-12-18 06:04

Linux命令行使用教程

本文根据饥人谷相关课程整理，如有新知识或遗漏将继续补充。
魔王卡卡·2019-12-13 14:44

倪海厦中医课程整理序

大三那年，一个偶然的机会，我上看到了倪海厦老师的视频，觉得倪海厦老师对于中医的理解非常特别，而且倪师的视频课程也非常的风趣。现在虽然已经过去两三年了，但是这400多集的视频课程我还是没有完全看完。现在已经毕业，想重新学习倪师的课程，又怕自己没有这个决心与毅力，所以打算整理出这些视频的文字资料出来，方便大家阅读。希望倪海厦老师的中医思想能传播得更深更远。在此，把所有视频的文稿都整理出来，方便大家对照
健康平安·2019-12-13 12:31

一个精力管理清单

本着自己不懂的时候套用专家建议的原则，我把精力管理课程整理成以下一张清单。
Uncle_GYPSY·2019-12-12 06:13

Apache Flink CEP 实战

本文根据ApacheFlink实战&进阶篇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。
阿里云云栖号·2019-12-11 18:35

《易经》乾卦的学习之人人做太阳

下面是今天的文字课程整理：亲爱的家人们，上午好。我是九江雨兮妈妈。感恩有缘进入育心经典学习。今天我们一起来学习《易经》乾卦，立志做自己的太阳。
我心恒一·2019-12-08 06:50

李善友：基业长青？98％的企业可能输在心智模式这一关

李善友|混沌大学创办人活动：2016年9月24-25日混沌研习社李善友教授大课《颠覆式创新》，根据9月25日上午课程整理。笔记侠作为合作方，经主办方审阅授权发布笔记。
益华商学院·2019-12-07 23:11

【机器学习】-Week3 1. Classification

来源：coursera斯坦福吴恩达机器学习分类要尝试分类，一种方法是使用线性回归并将大于0.5的所有预测映射为1，将所有小于0.5的预测映射为0.但是，此方法不能很好地工作，因为分类实际上不是线性函数。
Kitty_风花·2019-12-07 03:05

少吃精致米面多吃菜，营养均衡；减少高血压糖尿病，脂肪肝，脑梗，动脉硬化等疾病

05.30朱一.8分钟早餐.ACI注册营养师导师：林海峰阳光森林整体自然疗法课程整理：刘老师今天分享的一大特色话题：多吃菜，少吃精致米面林海峰先生，17年前就开始提出少吃甚至不吃米面为什么呢？
小白变厨神·2019-12-06 11:34

关于孩子的生涯规划课程整理

周五晚，去大贝家听大贝亲授《用最新大数据告诉你孩子的生涯规划》，大贝是我觉得最牛的生涯规划师，所以她亲授的课我是一定不会错过的。课程开始，大贝从四个维度着手：1、去哪儿？——城市的选择2、干哪行？——行业的选择3、学什么?——专业的选择4、怎么做？——现实的选择大贝用了几组新数据说了一下2016-2019年市场就业的变化。新的趋势是：互联网行业、教育行业、金融行业的选择一路攀升，城市选择排名：北京
花兴圆·2019-11-30 04:39

新征程新起点——记双证班课程总结

这次线上课程整理成了五部分，思维导图基础知识、方法、应用、实操及个人未来构想，中心图案是一只奔跑的小路，象征着我在思维导图学习的道路上不断奔跑不断成长。
柔安晓蕾·2019-11-29 18:52

吴恩达机器学习—反向传播算法

代价函数神经网络用于二分类与多分类问题当处理二分类问题时，输出值有一个，输出结果为1或0；当输出值有多个时，输出结果为一个向量。神经网络中的代价函数神经网络的损失函数与逻辑回归相似，但是神经网络的输出单元不是一个，而是k个。表示输出是一个k维向量，当为二元分类时，则为一个值。k表示输出值的个数，因此，在损失函数中，将输出值与实际值之差累加求最小。j表示层数，i表示每一层第i个单元。神经网络中的前项
Mei_d12f·2019-11-29 03:00

目录:吴恩达机器学习课后作业

简单介绍本博客为作者自行完成的吴恩达机器学习课后练习题目录,均使用PyTorch进行实现,无法保证对错,仅供参考.作业题目以及源代码百度云盘连接提取码：3dvb题目的命名方式与下表中的作业名称一致.源代码统一放在
weixin_44132485·2019-11-27 21:29

2014斯坦福大学吴恩达机器学习课程笔记-4 Linear Regression with Multiple Variables

文章目录4多变量线性回归（LinearRegressionwithMultipleVariables）4-1多个特征（MultipleFeatures）4-2多变量的梯度下降（GradientDescentforMultipleVariables）4-3梯度下降实践1：特征缩放（GradientDescentinPracticeI:FeatureScaling）4-4梯度下降实践2：学习率（Gra
Green Lv·2019-11-24 15:26

2014斯坦福大学吴恩达机器学习课程笔记-2 Linear Regression with One Variable

文章目录2单变量线性回归（LinearRegressionwithOneVariable）2-1模型表达（ModelRepresentation）2-2代价函数（CostFunction）2-3&2-4CostFunctionintuitionI&II2-5梯度下降（GradientDescent）2-6GradientDescentintuition2-7GradientDescentforLi
Green Lv·2019-11-21 15:22

Apache Flink 进阶（六）：Flink 作业执行深度解析

本文根据ApacheFlink系列直播课程整理而成，由ApacheFlinkContributor、网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享。
zhaowei121·2019-11-15 14:00

吴恩达机器学习笔记-神经网络的代价函数和反向传播算法

代价函数在神经网络中，我们需要定义一些新的参数来表示代价函数。L=totalnumberoflayersinthenetwork=numberofunits(notcountingbiasunit)inlayerlK=numberofoutputunits/classes在上一章的神经网络的介绍中，我们有多个输出的节点。这里我们定义来表示第k个输出结果。神经网络的代价函数应当和之前说过的Logis
Carey_Wu·2019-11-08 20:15

东方财智商学院告诉你如何写成功的商业计划书，按这23点来就好了

东方财智商学院—资本经营班4月课程整理了详版商业计划书制作的23个要点：第I章：执行摘要执行摘要执行摘要是商业计划书最重要的部分，因为如果执行摘要不能引起读者的兴趣，他们甚至不会去看你计划书的其余内容。
东方财智商学院·2019-11-07 04:54

我的第一篇博客

笔记的大体脉络如下：一、吴恩达机器学习课程笔记二、《NeuralNetworkandDeepLearning》读书笔记
Edwin_dl·2019-11-07 04:09

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-代价函数（一）

课程：吴恩达机器学习之前我们已经给出了代价函数的数学定义，接下来是一些例子，直观地来理解代价函数是用来做什么的，以及我们为什么要使用它。
jenye_·2019-11-05 07:02

产品经理入门到精通（两千块的课程整理系列）11

第二十三小节，颠覆式创新往往是一个漫长的过程1.看懂趋势2.创新的成本和问题以后会不会解决第二十四小节，用户的几种类型之前讲过，1、用户的属性决定用户去哪些场景。2、不同的场景决定需要的强度。结合这两点，可以分出五个用户类型。（1）技术爱好者。首先使用，出于技术的爱好，而非实际需求，他们对产品的要求就不要去听。因为他们的建议通常是从技术角度出发，而不是目标用户的实际需求出发。（2）非理性用户。需要
不正经的产品经理·2019-11-05 03:14
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