吴恩达机械学习第3页

Machine Learning Series--Linear Regression

前言最近看了李航老师的《统计学习方法》，还正在学习吴恩达老师的《机器学习》的课程（网易公开课上有，较老的版本）。自从看过《统计学习方法》之后，发现笔记不看其实学习效果并不好。

22岁开始·2024-01-14 20:30

人工智能学习计划入门级

机器学习、深度学习的基本原理和算法-Python编程基础-数据预处理和数据分析的方法-常用的人工智能框架和工具3.资料收集：-教材：《人工智能基础（第三版）》《Python从入门到精通（第三版）》-网课：吴恩达的机器学习课程

ISDF-工软未来·2024-01-14 07:51

GPT小指南

你可以通过评论或者私信我补充每一个细节首先建议学习https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/吴恩达和

ustc懒苗·2024-01-14 06:00

计划1

1.吴恩达DL2021(强推|双字)2021版吴恩达深度学习课程Deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliPart1神经网络与深度学习（6+19+12+8）共45Part2训练、开发、测试集

JLcucumber·2024-01-12 11:54

人工智能时代，产品经理该不该学算法

于是搜索各种资料，看了吴恩达老师和李宏毅老师的机器学习课程，加入各种社区，购买了算法课程与数学课程，学了一点python。两个多月后的现在，我决定，放弃敲机器学习算法代码，从入门到放弃。

脑洞有坑·2024-01-11 06:42

ML：2-2neural network layer

文章目录1.神经网络层2.更复杂的神经网络3.神经网络的前向传播【吴恩达机器学习笔记p47-49】1.神经网络层【了解神经网络如何完成预测的】input：4个数字的向量。

skylar0·2024-01-10 18:53

ML：5-1 neural networks

文章目录course2框架1.neuralnetworks（deeplearning）2.DemandPrediction【吴恩达机器学习p43-46】course2框架一、neuralnetworks-inference

skylar0·2024-01-10 18:22

自然语言处理之文本表示（二）

本文主要参考Coursera上国立高等经济大学的自然语言处理课程和吴恩达老师的的机器学习课程。one-hotone-hot可以说是机器学习领域最常见的数据表示形式了。

fighting_7c21·2024-01-10 08:54

How to read research paper efficiently

知乎上看到吴恩达的一个小演讲，很短但非常好，做了一下笔记：吴恩达阐述如何有效阅读论文Howtoreadresearchpapers:Compilelistofpapers(median/blogposts

芒鞋儿·2024-01-09 16:57

吴恩达深度学习笔记(50)-超参数训练的实践

超参数训练的实践：PandasVSCaviar（Hyperparameterstuninginpractice:Pandasvs.Caviar）到现在为止，你已经听了许多关于如何搜索最优超参数的内容，在结束我们关于超参数搜索的讨论之前，我想最后和你分享一些建议和技巧，关于如何组织你的超参数搜索过程。如今的深度学习已经应用到许多不同的领域，某个应用领域的超参数设定，有可能通用于另一领域，不同的应用领

极客Array·2024-01-09 05:56

玩转ChatGPT：吴恩达/OpenAI合作教程《面向开发者的ChatGPT提示工程》

一、写在前面最近，吴恩达与CloseOpenAI合作出了一个教程《面向开发者的ChatGPT提示工程》，第一时间就观摩了，有些体会，现在把个人觉得有意思的搬运过来。

Jet4505·2024-01-08 05:03

吴恩达最新预测：关于AI，这些事未来十年不会变

Datawhale干货分享：吴恩达等，来源：量子位2024年，AI的发展会有怎样的改变？在吴恩达最新的一封来信中，他认为有几件事情在接下来十年内都不会发生改变。

Datawhale·2024-01-07 14:12

svm核函数gamma参数_svm常用核函数介绍

这里有一篇博文介绍了，每个核函数的用途：https://blog.csdn.net/batuwuhanpei/article/details/52354822在吴恩达的课上，也曾经给出过一系列的选择核函数的方法

weixin_39683692·2024-01-06 08:35

吴恩达等专家关于2024年AI发展趋势的预测

社区、工具和数据的重要性吴恩达：斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智

智哪儿·2024-01-06 04:26

incremental learning(增量学习是什么意思）

概念上跟着吴恩达大佬刷新了一下，其实只是看上去nn和大脑神经相似而已，本质上就是让机器给我们一个函数，一个“黑盒”，输进去data,出来我们想要的结果。

：）�东东要拼命·2024-01-05 20:16

机器学习之基本了解篇

你要好好学习呀·2024-01-05 17:01

吴恩达机器学习笔记（1）——单变量线性回归

上一个笔记，我们大概了解了什么是机器学习以及机器学习的两个重要的分类，本篇笔记将带领大家了解机器学习的第一个模型——线性回归例题为了让大家更加直观的理解这个模型，我们引入一个例题，我们有一组波特兰市的城市住房的价格数据，我们要通过这些数据来找出一个函数，来预测任意面积下的房价，这就是一个简单的线性回归问题。这里给出的数据是一组房子面积对应的房价数据集其中m代表训练集，x是输入，y是输出。我们用（x

机智的神棍酱·2024-01-05 06:35

2019年上半年收集到的人工智能迁移学习干货文章

迁移学习之最大分类器差异的无监督域适应吴恩达深度学习笔记(67)-迁移学习（Transferlearning)深度学习不

城市中迷途小书童·2024-01-04 20:11

吴恩达深度学习intuition

这里是看吴恩达课程的一些记录和联想（因为以前听过，因此不会很细致，只做个人记录）课程链接首先提到trainingset,validationset(devset)，testset的分割问题。

Karen_Yu_·2024-01-04 16:11

【OpenCV基础】计算机视觉专业术语大全

原创文，转载请注明出处文章目录技术路线专业术语深度学习框架的模型和配置文件格式卷积神经网络的组成卷积运算技术路线吴恩达老师的《机器学习》课程，B站链接：（https://

嵌小超·2024-01-04 09:11

吴恩达DeepLearningAI课程学习资源和课程总结

一、学习资源：吴恩达老师的DeepLearningAI课程分为5门课程：神经网络和深度学习、改善深层神经网络、结构化机器学习项目、卷积神经项目和序列模型。目前主要学习了前四门课程，遂做一些总结。

李大文·2024-01-04 09:39

【吴恩达机器学习】第一周课程笔记

下面是我近期学习机器学习的笔记，出发点是希望对自己起到一个督促和输出的作用如果你对我的笔记感兴趣欢迎Like，有不足之处也欢迎评论留言B站【2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】笔记参考

Estella_07·2024-01-04 08:24

吴恩达机器学习笔记

吴恩达机器学习笔记第一周基本概念监督学习分为回归算法和分类算法无监督学习事先没有正确答案。

AADGSEGA·2024-01-04 08:23

【吴恩达】深度学习

参考资料：deeplearning_ai_bookdeeplearning.ai_JupyterNotebooksGitHub另一个仓库二、神经网络的编程基础(BasicsofNeuralNetworkprogramming)2.1二分类（BinaryClassification）例子：图片中是否有猫？如果图片的大小为64x64像素，则nx=64∗64∗3=12288n_x=64*64*3=122

Ziy.·2024-01-03 23:21

2020-5-1 吴恩达-NN&DL-w2 NN基础(2.11 向量化 Vectorization，2.12 向量化的更多例子)

1.视频网站：mooc慕课https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c2.详细笔记网站(中文)：http://www.ai-start.com/dl2017/3.github课件+作业+答案：https://github.com/stormstone/deeplearning.ai2.11向量化Vectorization-加速计算

没人不认识我·2024-01-03 23:20

吴恩达最新短课，知识很硬核，附中英字幕

机器学习算法与Python实战·2024-01-03 07:22

卷？中学生开始学习人工智能和大模型，附课件！

课程简介这个experience-ai课程是GooleDeepMind团队和RaspberryPi基金会合作开发的，最大特点是，没有难懂的理论，完全面向0基础人群（初中生），LLM部分比吴恩达近期放出的

机器学习算法与Python实战·2024-01-03 07:51

机器学习的分类与经典算法

按照学习策略分类，可以分为机械学习、示教学习、类比学习、基于解释的学习、归纳学习。按照学习任务分类，可以分为分类、回归、聚类。按照应用领

RainTicking·2024-01-02 02:31

机械学习 - 基础概念 - scikit-learn - 数据预处理 - 1

2.关于模型的概念一、机械学习概念1.监督学习总结：2.非监督学习总结：3.强化学习总结：三种学习的特点总结scikit-learn说明二、机械学习的基本实操逻辑1.采集数据2.数据预处理(Preprocessing

沐修·2024-01-01 23:37

【OpenAI出品】ChatGPT表现不好？很有可能是你的prompt没有写好

最近，AI大佬吴恩达联合OpenAI发布视频，手把手教你怎样如何写好prompt，这篇文章将对视频中的关键信息进行总结，如果你发现你的LLM不work，希望这篇文章可以对你有所帮助。原版视频：

汀、人工智能·2024-01-01 22:07

LLM 系列 | 04：ChatGPT Prompt编写指南

5月初吴恩达老师与OpenAI合作推出的《ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers》课程，以指

JasonLiu1919·2024-01-01 22:06

关于深度学习下的神经网络总结

然后，针对这些疑问，开始学习台湾老师李宏毅的视频、吴恩达的视频或者国内知名学者的一些视频，接着寻找一系列学习资源，最后，开始怀疑自己，到底在学习什么。以上出现的情景，正是本人遇到的。

Algorithm_Engineer_·2024-01-01 18:47

2019-08-12

我知道，我现在应该马上敲代码，又不然看下吴恩达的视频也好。但是很烦躁，真的越急躁越不想动。

你是你或是你·2024-01-01 06:42

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第二周 - 神经网络的编程基础（笔记+习题+编程作业）

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）2.1二分类（BinaryClassification）二分类中的逻辑回归2.2逻辑回归（LogisticRegression）2.3逻辑回归的代价函数损失函数（误差函数）代价函数（成本函数）2.4梯度下降法2.8使用计算图求导数2.9逻辑回归中的梯度下降单个样本实例m个样本的梯度下降2.11向量化2.14向量化逻辑回归代码流程（非向量化）

卷卷0v0·2024-01-01 02:45

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第一周 - 深度学习引言（笔记+习题）

第一门课-神经网络和深度学习（第一周-深度学习引言）1.2什么是神经网络1.3神经网络的监督学习【概念习题】1.2什么是神经网络在预测房屋价格时，除了房屋的面积，其他的特征例如卧室的数量也会影响房屋的价格。邮政编码或许能作为一个特征，反映步行化程度，也可能体现出附近学校的水平有多好。在图上每一个画的小圆圈都可以是ReLU的一部分，或者其它非线性的函数。基于房屋面积和卧室数量，可以估算家庭人口；基于

卷卷0v0·2024-01-01 02:15

全网最全深度学习案例整理汇总

深度学习-DeepLearning-DL、自然语言处理NLMachine-Learning数学基础矩阵微积分机器学习的数学基础CS229线性代数与概率论基础机器学习基础快速入门机器学习算法地图机器学习吴恩达

xiaoshun007～·2024-01-01 00:07

一文搞懂Transformers—01（Transformers机制）

（本文参考资料来自邱锡鹏老师和吴恩达老师）Transformer结构编码器encoder当输入feed之后，将每一个词映射到一个向量上面（高维到低维称之为嵌入e

今天不要熬夜·2024-01-01 00:29

线性回归——————机械学习

#!/usr/bin/python#encoding:utf-8importmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsx=[5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]y=[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]slope,intercept,r,p,std_err=stats.linregress

朱雀333·2023-12-31 10:23

机械学习预估未来GDP

/usr/bin/python#encoding:utf-8importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltprint("本程序中使用机械学习的方法来预估未来值,预测准确性取决于数据和拟合度

朱雀333·2023-12-31 10:53

第一门课神经网络和深度学习

以下是吴恩达老师的原话：深度学习改变了传统互联网业务，例如如网络搜索和广告。但是深度学习同时也使得许多新产品和企业以很多方式帮助人们，从获得更好的健康

彳亍cium·2023-12-28 17:18

2020-12-07 吴恩达-神经网络与深度学习-第三周编程练习

Github地址：https://github.com/Poissons/wuenda-Deep-Learning-And-Neural-Network-third-week-excercise.git

Vivivivi安·2023-12-28 14:59

sheng的学习笔记-卷积神经网络

源自吴恩达的深度学习课程，仅用于笔记，便于自行复习导论1）什么是卷积神经网络卷积神经网络，也就是convolutionalneuralnetworks（简称CNN），使用卷积算法的神经网络，常用于计算机视觉等领域

coldstarry·2023-12-28 14:28

文心版吴恩达课程：语义核心（Semantic Kernel）插件的商业应用

文心版吴恩达课程：语义核心（SemanticKernel）插件的商业应用SemanticKernelisanSDKthatintegratesLargeLanguageModels(LLMs)likeOpenAI

skywalk8163·2023-12-28 10:52

吴恩达深度学习笔记（2）-什么是神经网络（Neural Network）

什么是神经网络？(WhatisaNeuralNetwork)我们常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程。有时它指的是特别大规模的神经网络训练。那么神经网络究竟是什么呢？在这个视频中，会讲解一些直观的基础知识。首先，让我们从一个房价预测的例子开始讲起。假设你有一个数据集，它包含了六栋房子的信息。所以，你知道房屋的面积是多少平方英尺或者平方米，并且知道房屋价格。这时，你想要拟合一个根据房屋面积预

极客Array·2023-12-27 20:02

python实现knn算法案例_python机器学习——KNN算法简单入门（真的很简单！）

起初我也是这样的，各种看别人的博客，吴恩达的课程也死磕，但效果不佳。

weixin_39892481·2023-12-27 03:18

2020-12-03 吴恩达-神经网络与深度学习-第二周编程练习

最近听吴恩达老师的课，写课后作业Github地址：https://github.com/Poissons/wuenda-Deep-Learning-And-Neural-Network-second-week-excercise

Vivivivi安·2023-12-27 02:01

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第三周测验

课程4_第3周_测验题目录第一题1.现在你要构建一个能够识别三个对象并定位位置的算法，这些对象分别是：行人（c=1），汽车（c=2），摩托车（c=3）。下图中的标签哪个是正确的？注：y=[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]y=[p_c,b_x,b_y,b_h,b_w,c_1,c_2,c_3]y=[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]A.【】y=[1,0.3,0.7,0.

coldstarry·2023-12-27 01:13

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第二周测验

课程4_第2周_测验题目录第一题1.在典型的卷积神经网络中，随着网络的深度增加，你能看到的现象是？A.【】nHn_HnH和nWn_WnW增加，同时nCn_CnC减少B.【】nHn_HnH和nWn_WnW减少，同时nCn_CnC也减少C.【】nHn_HnH和nWn_WnW增加，同时nCn_CnC也增加D.【】nHn_HnH和nWn_WnW减少，同时nCn_CnC增加答案：D.【√】nHn_H

coldstarry·2023-12-27 01:12

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第一周测验

课程4_第1周_测验题目录第一题1.你认为把下面这个过滤器应用到灰度图像会怎么样？[01−1013−3−113−3−101−10]\begin{bmatrix}0&1&-1&0\\1&3&-3&-1\\1&3&-3&-1\\0&1&-1&0\end{bmatrix}01101331−1−3−3−10−1−10A.【】会检测45度边缘B.【】会检测垂直边缘C.【】会检测水平边缘D.【】会检测

coldstarry·2023-12-27 01:42

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第四周测验

课程4_第4周_测验题目录第一题1.面部验证只需要将新图片与1个人的面部进行比较，而面部识别则需要将新图片与K个人的面部进行比较。A.【】正确B.【】错误答案：A.【√】正确第二题2.在人脸验证中函数d(img1,img2)起什么作用？A.【】只需要给出一个人的图片就可以让网络认识这个人B.【】为了解决一次学习的问题C.【】这可以让我们使用softmax函数来学习预测一个人的身份，在这个