吴恩达机械学习第9页

sheng的学习笔记-【中文】【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周测验

课程1_第2周_测验题目录：目录第一题1.神经元计算什么？A.【】神经元计算激活函数后，再计算线性函数（z=Wx+b）B.【】神经元计算一个线性函数（z=Wx+b），然后接一个激活函数C.【】神经元计算一个函数g，它线性地缩放输入x（Wx+b）D.【】神经元先计算所有特征的平均值，然后将激活函数应用于输出答案：B.【√】神经元计算一个线性函数（z=Wx+b），然后接一个激活函数第二题2.以

coldstarry·2023-10-04 19:13

吴恩达机器学习——无监督学习

1.k-means的步骤：先随机选择K个簇中心，1）划分样本：每个样本分配到距离最近的簇。2）更新簇中心位置：计算分配之后每个簇的中心位置，更新簇中心位置。迭代上述过程，直到簇中心位置不变。2.代价函数迭代完成后，每个样本距离所属簇中心的距离的均方和。稍微说明了下，上述迭代过程就是最小化代价函数的过程（分别从样本相对于簇中心的距离，和簇的位置，两个维度的最小化）3.随机初始化建议的做法，随机选择K

睡不好觉的梨·2023-10-01 15:44

吴恩达《Machine Learning Yearning》学习笔记-1

第一部分：数据准备-建立合适的开发集和测试集1.从相同的分布中选择开发集和测试集，且开发集和测试集数据需要与你预期的算法使用场景保持一致。这样开发集能够更好的指导团队的改进优化方向，测试集能真正衡量算法在实际场景中的性能。开发集和测试集的分布可以与训练数据不同。2.选定一个数值型的评估标准作为团队的优化方向。如果存在多个目标，那么可以考虑：1.合并成一个（如求平均误差）标准；或者，定义一个优化目标

城市守望者·2023-09-29 20:20

十年之约

高二时，面对晦涩难懂的知识点，却提不上任何兴趣，日复一日年复一年的机械学习，枯燥无味。如果不认真学习，内心

绾茜·2023-09-28 14:46

计算机基础每日学习笔记 | 20210116

寒假刷完课~后面还想刷一下吴恩达老师的机器学习（CrashCourse到P4C

不热爱技术的设计不是好产品·2023-09-27 20:10

线性回归&逻辑回归&正则化

本文为《吴恩达机器学习》课程笔记线性回归代价函数CostFuction它的目标是:选择出可以使得建模误差的平方和能够最小的模型参数批量梯度下降BatchGradientDescent是学习率（learningrate

susion哒哒·2023-09-27 20:50

打开深度学习的锁：（2）单隐藏层的神经网络

需要导入的包二、构建神经网络的架构三、初始化函数四、激活函数4.1tanh（双曲正切函数）函数五，前向传播六、损失函数七、后向传播八、梯度下降九、构建预测十、聚合和主函数完整代码：总结导言本篇知识背景来源于吴恩达教授的

Jiashun Hao·2023-09-26 04:51

【ML/DL】深层神经网络模型python实现

实现文章目录深层神经网络模型python实现注：1.准备工作导入必要的包导入数据集2.创建模型(1)初始化参数(2)前向传播(3)计算cost(4)反向传播(5)更新参数(6)合成模型3.训练模型注：数据集及详细讲解请查找吴恩达深度学习第一课第四周

落叶阳光·2023-09-25 04:18

2020年6月3日

今天没什么硬性任务，于是主要精力都用来复习吴恩达的deeplearning网课笔记，果然有些知识点还是需要学而时习之的。

真昼之月·2023-09-24 10:21

第五章多变量线性回归

该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。

tomas家的小拨浪鼓·2023-09-24 05:59

吴恩达深度学习笔记-搭建多层神经网络

吴恩达作业-搭建多层神经网络。

一技破万法·2023-09-23 13:40

吴恩达＋Open AI 《面向开发者的ChatGPT Prompt 工程》课程学习2——prompt指导原则1

《面向开发者的ChatGPTPrompt工程》课程学习索引吴恩达＋OpenAI《面向开发者的ChatGPTPrompt工程》课程学习1——课程介绍吴恩达＋OpenAI《面向开发者的ChatGPTPrompt

会写代码的孙悟空·2023-09-23 08:53

吴恩达＋Open AI 《面向开发者的ChatGPT Prompt 工程》课程学习1——课程介绍

许多人都体验过ChatGPT的Web用户界面来完成特定而且通常是一次性的任务。但是从开发者的角度来说，通过API调用LLM（largelanguagemodel大语言模型）来快速构建应用程序这个强大的功能被严重低估了。通过这个课程系列，你将会收获学习到一些软件开发提示词的最佳实践；学习到一些常见的用例、总结、推理、转化、扩展；使用LLM建立一个聊天机器人。两种大语言模型介绍基础大语言模型（Base

会写代码的孙悟空·2023-09-23 08:23

机器学习-吴恩达笔记10

本周主要是介绍了两个方面的内容，一个是如何进行大规模的机器学习，另一个是关于图片文字识别OCR的案例大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)在低方差的模型中，增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果。但是当数据集增加到100万条的大规模的时候，我们需要考虑：大规模的训练集是否真的有必要。获取1000个训练集也可以获得更好的效果，通过绘制学习曲线来进行判断。image随

皮皮大·2023-09-23 06:38

神经网络与深度学习-Stanford吴恩达教授-Week2（神经网络基础）

逻辑回归是一个用于二分类(binaryclassification)的算法。符号定义：逻辑回归的HypothesisFunction（假设函数）[参考：https://blog.csdn.net/weixin_36815313/article/details/105309095（非常详细）]Logistic回归损失函数(LogisticRegressionCostFunction）为了训练逻辑回归

LAANever·2023-09-23 06:09

吴恩达DL lesson3 week1

1.1为什么是ML策略？（WhyMLStrategy?）当你尝试优化一个深度学习系统时，你通常可以有很多想法可以去试，问题在于，如果你做出了错误的选择，你完全有可能白费6个月的时间，往错误的方向前进，在6个月之后才意识到这方法根本不管用。例如收集更多训练数据训练集的多样性不够,收集更多的具有多样性的实验数据和更多样化的反例集.使用梯度下降法训练更长的时间尝试一个不同的优化算法,例如Adam优化算法

wyq0717·2023-09-22 02:37

Deep Neural Network for Image Classification（吴恩达老师课后作业）

DeepNeuralNetworkforImageClassification1.前言这里吴恩达老师大课第一部分第四周的实验作业，上一次的实验作业（logistics回归模型实现二分类算法）是相关联的，

佳雨初林·2023-09-20 17:05

Logistic Regression with a Neural Network mindset _吴恩达老师深度学习课后作业

LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindset本篇博客主要是个人在完成吴恩达老师第二周的课后作业的实验记录，期间遇到过很多问题和还有个人的一些思考，所以写此博客，

佳雨初林·2023-09-20 17:04

吴恩达深度学习笔记(91)-带你了解计算机视觉现状

计算机视觉现状（Thestateofcomputervision）深度学习已经成功地应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、在线广告、物流还有其他许多问题。在计算机视觉的现状下，深度学习应用于计算机视觉应用有一些独特之处。在这个笔记中，我将和你们分享一些我对深度学习在计算机视觉方面应用的认识，希望能帮助你们更好地理解计算机视觉作品（此处指计算机视觉或者数据竞赛中的模型）以及其中的想法，以及如何自

极客Array·2023-09-20 12:45

神经网络DNN的前向传播和后向传播

最近看了不少吴恩达的视频，听了不少神经网络的前向和后向传播的介绍，也看了不少的公式，很多东西看过了，不见得记住了，记住了不见得就理解了，今天就随便写点，就算是对最近一段时间学习的一个小结和回顾。

千足下·2023-09-20 08:18

2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程编程作业C1_W2: Linear Regression

PracticeLab:LinearRegressionWelcometoyourfirstpracticelab!Inthislab,youwillimplementlinearregressionwithonevariabletopredictprofitsforarestaurantfranchise.Outline1-Packages2-Linearregressionwithonevar

alterego2380·2023-09-19 03:33

吴恩达机器学习week2实验答案Practice Lab Linear Regression【C1_W2_Linear_Regression】

PracticeLab:LinearRegressionExercise1Completethecompute_costbelowto:Iterateoverthetrainingexamples,andforeachexample,compute:Thepredictionofthemodelforthatexamplefwb(x(i))=wx(i)+bf_{wb}(x^{(i)})=wx^{(

会不了一点·2023-09-19 03:33

吴恩达深度学习笔记(61)-训练调参中的准确率和召回率

单一数字评估指标（Singlenumberevaluationmetric）无论你是调整超参数，或者是尝试不同的学习算法，或者在搭建机器学习系统时尝试不同手段，你会发现，如果你有一个单实数评估指标，你的进展会快得多，它可以快速告诉你，新尝试的手段比之前的手段好还是差。所以当团队开始进行机器学习项目时，我经常推荐他们为问题设置一个单实数评估指标。我们来看一个例子，你之前听过我说过，应用机器学习是一个

极客Array·2023-09-19 03:06

Learn Prompt-为什么用 ChatGPT API？

引用人工智能先驱吴恩达先生说过的话：“一个系统需要的远不止一个提示（prompt）或者一个对LLM（大性语言模型）的调用。”

xiaoshun007～·2023-09-18 11:29

吴恩达ChatGPT《Finetuning Large Language Models》笔记

课程地址：https://learn.deeplearning.ai/finetuning-large-language-models/lesson/1/introductionIntroduction动机：虽然编写提示词（Prompt）可以让LLM按照指示执行任务，比如提取文本中的关键词，或者对文本进行情绪分类。但是，微调LLM，可以让其更一致地做具体的任务。例如，微调LLM对话时的语气。课程大

datamonday·2023-09-18 08:49

深度学习之卷积神经网络0基础入门学习教程——浅层深度学习（全网最详细，不详细你打我）（看不懂你打我）（对小白没用你打我）

作为一个双非学校的人工智能硕士研究生，我在深度学习入门之初，学校里没人带，只能靠自己一点一点的摸索，走了很多弯路，因为自己并不懂得从哪里入手，从吴恩达的课到李沐的课等等无数种课，无数种书看了很多，买了很多

小馨馨的小翟·2023-09-17 16:00

与导师沟通2023-09-14

(1)学习并实践机器学习（李沐-动手学机器学习、周志华-西瓜书、吴恩达-机器学习基础理论）(2)多参加各类学术会议。(3)动手实践参与相关课题的项目。(

氢气氧气氮气·2023-09-17 14:19

【吴恩达老师《机器学习》】课后习题4之【神经网络反向传播】(代码注释详细)

前情回顾上一周是已经给定了神经网络的最优权重参数，接着直接代到前向传播里面去，算得最终的预测值就可以了。这周呢，需要搭建整个完整的神经网络，并且需要自己去进行训练，找到最终的这个优化的权重参数。可能需要的知识点来自网络前向传播知识点前向传播(Forwardpropagation)，也叫正向传播，是神经网络中的一项重要操作，用来将输入数据传递到网络的输出层。在前向传播过程中，输入数据通过神经网络依次

cx-young·2023-09-17 05:10

【吴恩达老师《机器学习》】课后习题5之【偏差与方差】

在本练习中，您将实现正则化线性回归，并使用它来研究具有不同偏差-方差特性的模型。在练习的前半部分，您将实现正则化线性回归，利用水库水位的变化来预测从大坝流出的水量。在后半部分中，您将对调试学习算法进行一些诊断，并检查偏差和偏差的影响。这次练习将会了解如何改进机器学习算法，包括过拟合、欠拟合的状态判断以及学习曲线的绘制。一些概念偏差Bias：预测值与真实值的差距，表示算法本身的拟合能力方差Varia

cx-young·2023-09-17 05:08

吴恩达机器学习exercise笔记

参考这里入下门，主要包括代码逻辑、numpy、pandas、scipy等的使用。ML-Exercise1X=np.matrix(X.values)DataFrame.values(旧),DataFrame.to_numpy()用于将pandas中的dataframe转为numpy中的数组。更新：exercise5中将数据框转化数组使用了已经淘汰的DataFrame.as_matrix()，实际应该

twentyonepilots·2023-09-16 12:42

【IT资讯 7】《时代》周刊发布首届全球百大AI人物：李彦宏、吴恩达、李飞飞、曾毅等人入选

日星期六癸卯年七月廿五第000007号本文收录于IT资讯速递专栏,本专栏主要用于发布各种IT资讯，为大家可以省时省力的就能阅读和了解到行业的一些新资讯IT资讯领导者（Leaders）李彦宏（百度CEO、董事长兼联合创始人）吴恩达

爱书不爱输的程序猿·2023-09-15 18:44

欧能电话机器人好不好用？这6个关键技术是核心

**机械学习**机械学习是多领域交叉的学科，可以从学习模式和学习方法上面进行分类，学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等，学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

蟪蛄不知·2023-09-14 10:42

周报-230906

学习内容1.将rgbd数据集转化为可训练的数据集2.吴恩达深度学习（141/181）学习时间2023.08.26—2023.09.05学习笔记训练数据集的生成3DMatch这篇论文目前只进行了代码的运行

Gypsophila_01·2023-09-14 00:51

吴恩达机器学习3.26

吴恩达机器学习受到广泛网友推介，今天开始刷他的课程。生活中有哪些地方接触到算法？我们的百度搜索总会给到优质搜索结果，这就是机器学习算法。

Wincent__·2023-09-13 13:58

图像分割|机器学习|模式识别(2019-04-29~05-04)

2.完成学习机器学习作业，吴恩达机器学习课程作业。3.继续阅读PRML4.291.看pspnet代码●pythonwith关键字：简单就是打开文件，读完了，自动关文件。

Rlinzz·2023-09-13 12:16

【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 5 - 序列模型 - 第二周作业 - 词向量的运算与Emoji生成器

【中文】【吴恩达课后编程作业】Course5-序列模型-第二周作业-词向量的运算与Emoji生成器上一篇：【课程5-第二周测验】※※※※※【回到目录】※※※※※下一篇：【课程5-第三周测验】资料下载本文所使用的资料已上传到百度网盘

何宽·2023-09-12 05:29

吴恩达第五部分序列模型 week2—— 词向量的运算与Emoji生成器

一.词向量的运算导包和词嵌入数据importnumpyasnpimportpandasaspdimportw2v_utilsword,word_to_vec_map=w2v_utils.read_glove_vecs("data/glove.6B.50d.txt")word=pd.DataFrame(word)print(word.shape)word_to_vec_map=pd.DataFram

我来试试水·2023-09-12 05:58

情感分类（Sentiment Classification）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程情感分类（sentimentclassification）就是看一段文本，然后分辨这个人是否喜欢他们在讨论的东西，这是NLP中最重要的模块之一。

双木的木·2023-09-12 05:57

吴恩达机器学习作业3：多类分类（Python实现）

机器学习练习3-多类分类在本练习中，您将实现一对一的逻辑回归和神经网络来识别手写的数字。在开始编程练习之前，我们强烈建议您观看视频讲座，并完成相关主题的复习问题。要开始这个练习，您需要下载启动代码并将其内容解压缩到您希望完成这个练习的目录中。自动手写数字识别在今天被广泛使用——从识别邮件信封上的邮政编码（邮政编码）到识别银行支票上所写的金额。本练习将展示您所学习到的方法如何用于此分类任务。在练习的

Phoenix_ZengHao·2023-09-11 23:06

吴恩达机器学习笔记（三）

关于这系列的python代码参考下面这个大佬的代码：吴恩达机器学习与深度学习作业目录-Cowry-CSDN博客接下来开始第三周的学习，线性回归算法结束，进入下一个算法。

yh_y·2023-09-11 09:26

吴恩达深度学习笔记(86)-1×1 卷积讲解

网络中的网络以及1×1卷积（NetworkinNetworkand1×1convolutions）在架构内容设计方面，其中一个比较有帮助的想法是使用1×1卷积。也许你会好奇，1×1的卷积能做什么呢？不就是乘以数字么？听上去挺好笑的，结果并非如此，我们来具体看看。过滤器为1×1，这里是数字2，输入一张6×6×1的图片，然后对它做卷积，起过滤器大小为1×1×1，结果相当于把这个图片乘以数字2，所以前三

极客Array·2023-09-11 07:30

元壤教育“AIGC大模型应用开发工程师”课纲，学习这套课程就够了

—吴恩达“在我看来，几乎可以肯定的是，人工智能与人类智能共同推动的许多重大变化将在未来10年（实际上是未来三年）在许多领域带来令人

黎跃春·2023-09-09 10:51

吴恩达gradio课程：基于开源LLM（large language model）的聊天应用

文章目录内容简介构建应用程序使用gradio在线体验接下来结合llm模型使用gradio构建一个完整的应用程序内容简介Falcon40B是当前最好的开源语言模型之一。使用text-generation库调用Falcon40B的问答API接口。首先仅仅在代码中与模型聊天,后续通过Gradio构建聊天界面。Gradio聊天界面可以保存对话历史上下文。在聊天过程中,需要将之前对话记录与新消息一起发送给模

Cachel wood·2023-09-09 02:28

线性回归（吴恩达机器学习）

回归是机器学习中最经典的算法，它的意思就是根据之前的数据找出某种规律（可以是线性，也可以是非线性），构建模型实现预测或分类。一、线性回归1.线性回归线性回归顾名思义，就是找出大量数据在二维平面中呈现的是线性关系。拿房价举个例子，假如你现在要出售自己的房子，你不大清楚这么大面积的房子能卖多少钱，于是你找到了所在小区的房价数据（房价、面积），发现大概是呈线性分布，那么如果你可以通过这个直线，去计算出自

没名字的蓝猫·2023-09-08 08:04

章节7_Logistic回归_《吴恩达机器学习》学习笔记

章节7有的时候我们遇到的问题并不是线性的问题，而是分类的问题。比如判断邮件是否是垃圾邮件，信用卡交易是否正常，肿瘤是良性还是恶性的。他们有一个共同点就是Y只有两个值{0,1}，0代表正类，比如肿瘤是良性的；1代表负类，比如肿瘤是恶性的。当然你想用1代表良性也可以，而且输出的值不仅仅局限为0和1两类，有可能还有多类，比如手写体识别是从0到9。如果使用线性的方法来判断分类问题，就会出现图上的问题。我们

jimleelcc·2023-09-07 12:44

【吴恩达机器学习】第三周—逻辑回归、过拟合、正则化

31.jpg1.分类问题（Regression）在分类问题中，你要预测的变量是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归(LogisticRegression)的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。顺便说一下，逻辑回归算法是分类算法，我们将它作为分类算法使用。有时候可能因为这个算法的名字中出现了“回归”使你感到困惑，但逻辑回归算法实际上是一种分类算法，它适用于标签取值离散的情况，如:1001。

Sunflow007·2023-09-06 17:55

很棒的AIGC 教程-适合初学者也适合进阶AI爱好者

入门人工智能为每个人-吴恩达面向师生的实用人工智能-沃顿商学院人工智能初学者-微软生成式AI学习路径-谷歌大语言模型提示工程ChatGPT

AI 研习所·2023-09-06 06:12

吴恩达：AI已经做好颠覆人类医生的准备了

近来，一组由吴恩达博士带领的斯坦福研究人员开发了一个新的机器学习模型，通过心电图来判断患者是否心律不齐，其效果甚至已经超过了人类专家。

llawliet0001·2023-09-06 04:39

数学建模--逻辑回归算法的Python实现

首先感谢CSDN上发布吴恩达的机器学习逻辑回归算法任务的各位大佬.通过大佬的讲解和代码才勉强学会.这篇文章也就是简单记录一下过程和代码.CSDN上写有关这类文章的大佬有很多,大家都可以多看一看学习学习.

Danceful_YJ·2023-09-06 02:02

机器学习(吴恩达第一课)

课程链接文章目录第一周1、机器学习定义2、监督学习(Supervisedlearning)1、回归(Regression)2、分类(Classification)3、无监督学习(Unsupervisedlearning)4、线性回归模型5、代价函数6、梯度下降(Gradientdescent)1、学习率2、用于线性回归的梯度下降第二周(多维特征)1、特征缩放2、如何设置学习率3、特征工程(Feat

Think-killer·2023-09-05 15:04

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