吴恩达深度学习编程作业第5页

吴恩达深度学习（四）

设置优化问题第一课：规范化输入当训练神经网络时，有一种加速训练过程的方法，那就是对输入进行归一化。对输入归一化包含两个步骤：第一步是将减去均值，或者说将均值归零。第二部是将方差进行归一化。（使x1和x2这两个特征的方差都等于1）一个提示：如果你用这种方法来对数据进行缩放，那么务必对测试集和训练集都是用同样地u和б2。即不应该使用不同的方式去归一化训练集和测试集。因为你的所有数据包括训练和测试样本都

带刺的小花_ea97·2023-04-05 10:35

吴恩达深度学习笔记（3）-神经网络如何实现监督学习？

神经网络的监督学习(SupervisedLearningwithNeuralNetworks)（请注意文中粗体部分内容，划重点吶！）关于神经网络也有很多的种类，考虑到它们的使用效果，有些使用起来恰到好处，但事实表明，到目前几乎所有由神经网络创造的经济价值，本质上都离不开一种叫做监督学习的机器学习类别，让我们举例看看。在监督学习中你有一些输入x，你想学习到一个函数来映射到一些输出y，比如我们之前提到

极客Array·2023-04-05 00:56

计算机网络自顶向下第二章编程作业

前言其代码都写了一些注释，就不再解释啥了，直接上代码，我亲自实验了，所以是可以保证运行的作业1：Web服务器#importsocketmodulefromsocketimport*serverSocket=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)#PrepareaseversocketserverSocket.bind(('',12000))#将TCP欢迎套接字绑定到指定端口serv

_return_·2023-04-04 20:13

技术宅小伙：一个CV工程师的日常琐事分享

今天的编程作业是做前端的网站，老师要我们制作一个个人网站。

技术宅小伙·2023-04-03 22:42

吴恩达深度学习课程笔记（精华版）--3.序列模型和自然语言处理NLP

本系列是编者学习吴恩达deeplearning.ai深度学习系列课程的笔记。编者有一定机器学习基础，也看过Andrew的机器学习课程。由于Andrew的课程非常通俗易懂，笔记中会省略那些帮助理解的例子、图形等，只把最终的观点、解释、结论和解决方案做整理，以供日后查看，另外编者也在某些地方，结合原版论文做出了一些批注和补充，所以称之为精华版。本篇是Course5，主要讲述递归神经网络RNN的基础和应

Caucher·2023-04-01 06:58

吴恩达深度学习笔记(13)-多样本梯度下降和向量化处理多批次数据

m个样本的梯度下降(GradientDescentonmExamples)在之前的笔记中,已经讲述了如何计算导数，以及应用梯度下降在逻辑回归的一个训练样本上。现在我们想要把它应用在m个训练样本上。首先，让我们时刻记住有关于损失函数就J(w,b)的定义。当你的算法输出关于样本y的a(i)，a(i)是训练样本的预测值，即：所以我们在前面展示的是对于任意单个训练样本，如何计算微分当你只有一个训练样本。因

极客Array·2023-04-01 05:06

数据结构(陈越、何钦铭)学习笔记

本系列文章为浙江大学陈越、何钦铭数据结构学习笔记，系列文章链接如下：文章目录一、基本概念二、线性结构三、树四、图五、排序六、散列查找一、基本概念数据结构基础：P1-基本概念数据结构基础：P1-基本概念----编程作业

爱你哦小猪猪·2023-03-31 18:17

数据结构基础：P1-基本概念----编程作业03：二分查找

本系列文章为浙江大学陈越、何钦铭数据结构学习笔记，前面文章链接如下：数据结构基础：P1-基本概念数据结构基础：P1-基本概念----编程作业01：最大子列和问题数据结构基础：P1-基本概念----编程作业

爱你哦小猪猪·2023-03-31 18:16

数据结构基础：P2-线性结构----编程作业01：两个有序链表序列的合并

本系列文章为浙江大学陈越、何钦铭数据结构学习笔记，系列文章链接如下：数据结构(陈越、何钦铭)学习笔记文章目录一、题目描述二、代码实现一、题目描述本题要求实现一个函数，将两个链表表示的递增整数序列合并为一个非递减的整数序列。函数接口定义：ListMerge(ListL1,ListL2);其中List结构定义如下：typedefstructNode*PtrToNode;structNode{Eleme

爱你哦小猪猪·2023-03-31 18:16

2018-03-01 并发编程作业笔记

1.总共7个test，目前只通过第一个，在测试第二个。2.了解了Callable和Runnable这两个接口类的原理，一个类如果implements了这两个接口就要重载Callable里的call()和Runnable里的run()。然后实例化该类，用这个对象去实例化Thread对象，然后调用线程对象的start(）方法去启动线程。参考见：http://blog.csdn.net/zss17539

blockchainer·2023-03-31 09:51

吴恩达深度学习编程作业_吴恩达深度学习笔记(57)-深度学习框架Deep Learning frameworks...

深度学习框架(DeepLearningframeworks)如果你已经差不多从零开始学习了使用Python和NumPy实现深度学习算法，很高兴你这样做了。但你会发现，除非应用更复杂的模型，例如卷积神经网络，或者循环神经网络，或者当你开始应用很大的模型，否则它就越来越不实用了，至少对大多数人而言，从零开始全部靠自己实现并不现实。幸运的是，现在有很多好的深度学习软件框架，可以帮助你实现这些模型。类比一

weixin_39824033·2023-03-31 03:28

python编程作业-温度转换

温度刻画的两种不同体系摄氏度中国等世界大多数国家使用，以1标准大气压下谁的结冰点为0度，沸点100度华氏度美国英国等国家使用以1标准大气压下水的结冰点为32度，沸点为212度两个温度体系互相转换设计算法：根据华氏和摄氏温度定义，利用转换公式如下：C=（F-32）/1.8F=C*1.8+32其中，C表示摄氏温度，F表示华氏温度TempStr=input("请输入带有符号的温度值")ifTempStr

Susy~·2023-03-30 07:25

儿子14天编程状态记录（2）

8.15，第10次作业，今天没有在家督促，今天有聚会，邀约孩子一起，被拒绝，给孩子布置了在家的任务，解决编程作业和自己的吃饭问题，回来孩子如约完成，作业完成时间3个小时，发现了孩子的另一个优点，很强的执行力

文芒笃定·2023-03-30 03:12

吴恩达深度学习3.7-非最大值抑制

今天要讲的概念是关于如何在多个检测出来的方框当中选取我们要的方框。首先，我们还是依照前几课所讲的方法，将图片分成19x19个方框，然后进行卷积的中心检测。为了方便起见，今天的课程当中我们就先不分成行人、车几类了，就只先关注我们所需要的车辆类型。在训练好了我们的模型之后，我们会拿图片经过模型进行一些检测，那么在检测的过程当中，19x19的每个格子当中都有可能是包含目标中心的那个方框。具体这个可能性是

prophet__·2023-03-29 21:31

吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(15)序列模型(Sequence Models)-第三周序列模型和注意力机制

第五门课序列模型(SequenceModels)第三周序列模型和注意力机制（Sequencemodels&Attentionmechanism）文章目录第五门课序列模型(SequenceModels)第三周序列模型和注意力机制（Sequencemodels&Attentionmechanism）3.1基础模型（BasicModels）3.2选择最可能的句子（Pickingthemostlikely

geekxiaoz·2023-03-29 02:19

吴恩达深度学习第五课第三周序列模型和注意力机制

文章目录基础模型概述选择最可能的句子集束搜索(beamsearch)改进集束搜索集束搜索的误差分析机器翻译评估(bleuscore)注意力模型直观理解语音识别CTC算法触发字检测(triggerworddetection)本文概要，seq2seq模型的学习包含了机器翻译和语音识别领域，此外，还有集束搜索算法(beamsearch)和注意力机制(attentionmodel)基础模型概述当我们的输入

得克特·2023-03-29 02:28

吴恩达深度学习第五章序列模型——第三周序列模型和注意力机制

序列模型和注意力机制Seq2Seq模型Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型能够应用于机器翻译、语音识别等各种序列到序列的转换问题。一个Seq2Seq模型包含编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分，它们通常是两个不同的RNN。如下图所示，将编码器的输出作为解码器的输入，由解码器负责输出正确的翻译结果。提出Seq2Seq模型的相关论文：Sutskeveret

倚剑笑紅尘·2023-03-29 01:36

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(8)正则化(Regularization)

6.正则化(Regularization)文章目录6.正则化(Regularization)6.1过拟合的问题6.2代价函数6.3正则化线性回归6.4正则化的逻辑回归模型本章编程作业及代码实现部分见：Python

geekxiaoz·2023-03-26 07:16

[神经网络]吴恩达深度学习course1week1思考评注

预告这一week就是整体的引入介绍，神经网络的种类，数据的种类，问题的种类AI的影响力：想想还是很激动人心的。不管未来是什么，走到这一步应该都不可避免。ScreenShot2017-12-03at11.02.08AM.png机器学习里的线性回归算法，可以看成一个单个神经元的神经网络：这里是单个变量的输入ScreenShot2017-12-03at11.04.17AM.pngScreenShot20

小双2510·2023-03-25 23:49

吴恩达深度学习--梯度下降法

代价函数J可以衡量你的参数W和b在训练集上的效果。要使得参数w和b设置合理自然地想到要去找到使得代价函数J（w,b）尽可能小所对应的w和b.在实践中w可以是更高的维度，但为了更好的绘图，我们定义w和b都是单一实数。代价函数J(w,b)是在水平轴w和b上的曲面，因此曲面的高度就是J(w,b)在某一点的值。我们所想要做的就是找到这样的w和b，使得对应的代价函数J值是最小值。我们可以看到代价函数J是一个

862180935588·2023-03-25 19:43

代做159.272作业、代写Programming Paradigms作业、代做Python实验作业、代写Java/c++编程作业代写Database|代做R

ComputationalThinking159.272ProgrammingParadigmsAssignment2Playingaboardgame:ReversiPlayingboardgamesinteractivelyisacommoncomputationalactivity.Wecanuseabstractiontoaideinthedesignofboardgamesbysepar

dmt7122·2023-03-25 13:55

计算机网络-套接字编程作业(2)-UDP ping程序

作业2:UDPping程序官方给的服务端端代码：UDPPingServer.pyimportrandomfromsocketimport*serverSocket=socket(AF_INET,SOCK_DGRAM)serverSocket.bind(('',12000))whileTrue:rand=random.randint(0,10)message,address=serverSocket

天很清·2023-03-24 18:49

斯坦福算法1第二周编程作业：快速排序(Quicksort)比较次数的python实现

这个快速排序的算法作业竟然做了我一天。。详细的代码和标注在GitHub里第一道题：每次用数组的第一个数作为pivotnumber.提醒：一定要按照课程中所说的方式写你的代码，不然算出来的数字会不一样。这也是写了我一上午的题，不过后面只要重复利用这串代码，工作量就不大了。第二道题：每次用数组的最后一个数作为pivotnumber将每次迭代数组中最后一个数与头部数据交换，然后用第一题的代码就行。第三道

杨浩铭·2023-03-24 17:49

机器学习基石第一次作业

coursera林轩田的《机器学习基石》很有意思，我把一些编程作业总结在这里，参考了macJiang的答案：https://blog.csdn.net/a1015553840/article/details

ThomasYoungK·2023-03-21 23:57

2020年哈尔滨工业大学C语言程序设计精髓第十二周编程作业题

/这个周过后同学们应该掌握多变量类型定义的结构体了，在这基础上能应该多做练习题巩固用法，计算机专业的学生更应该把C语言学的更加的牢固，为以后的学习奠定坚实的基础，大一我们没有过多的专业课，所以自己就学了两遍，希望各位同学可以以此为参考自己的学习。/1计算时间差V2.0（4分）题目内容：用结构体定义时钟类型，编程从键盘任意输入两个时间（例如4时55分和1时25分），计算并输出这两个时间之间的间隔。要

YC_sweart·2023-03-16 22:14

第4周编程作业-Programming Exercise 3: Multi-class Classifification and Neural Networks多元分类和神经网络-机器学习-吴恩达

文章目录ex3-Multi-classClassifificationandNeuralNetworksExercise3|Part1:One-vs-all多元分类Part1:LoadingandVisualizingDataPart2a:VectorizeLogisticRegression理论基础代码Part2b:One-vs-AllTrainingPart3:PredictforOne-Vs

brayo·2023-02-22 13:56

吴恩达深度学习课后习题第五课第二周编程作业2:Emojify

TableofContentsPackages1-BaselineModel:Emojifier-V11.1-DatasetEMOJISET1.2-OverviewoftheEmojifier-V11.3-ImplementingEmojifier-V1Exercise1-sentence_to_avg1.4-ImplementtheModelExercise2-model1.5-Examinin

xxX.888·2023-02-20 23:26

2018-10-24python网络编程作业

第一题：写一个客户端和服务器的套接字：客户端连接服务器后展示界面：===========================需要图片需要文字通知结束==========================请选择：如果客户端选1，服务器给客户端发送一张图片，客户端保存图片到本地如果客户端选2,服务器输入一段文字发送给客户端，客户端将文字保存在一个message.txt文件中如果客户端选3，通知服务器关闭连接

楠木cral·2023-02-17 23:44

吴恩达深度学习笔记(15-21)总结-浅层神经网络总结

恩达老师的这一周的浅层神经网络总结，还是简单的架构说明，但是还是要仔细读哦！架构分为四部分：神经网络表示计算神经网络输出激活函数神经网络的梯度下降第一和第二部分：神经网络表示和计算神经网络输出部分，由于本部分讲的是浅层的网络输出，所以就是只有一个隐藏层的神经网络，你也可以理解成一个两层的神经网络，因为输入层并不能算为一层神经网络结构。另外就是神经网络的输出部分了，首先你要理解单个神经元的内部是如何

极客Array·2023-02-17 08:11

planar_utils.py和testCases.py源码

这是吴恩达深度学习课程的第一章的第三周的课后作业所需的线下文件，从github上搬运过来，免得花钱下载。希望对各位有所帮助。

qq_25892947·2023-02-17 05:14

Coursera-吴恩达-深度学习-改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化-week3-编程作业

本文章内容：Coursera吴恩达深度学习课程，第二课，改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,RegularizationandOptimization

帅金毛·2023-02-07 13:23

Coursera-吴恩达-深度学习-改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化-week2-编程作业

本文章内容：Coursera吴恩达深度学习课程，第二课，改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,RegularizationandOptimization

帅金毛·2023-02-07 13:53

Coursera-吴恩达-深度学习-改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化-week1-测验

本文章内容：Coursera吴恩达深度学习课程，第二课改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,RegularizationandOptimization

帅金毛·2023-02-07 13:23

《吴恩达深度学习》学习笔记-1 第一章深度学习概述

文章目录关注我的公众号~一起学习第一章深度学习概述1.什么是神经网络？2.用神经网络进行监督学习结构化数据非结构化数据小结3.深度学习兴起的原因神经网络的优势算法革新帮助研究人员在深度学习的工作中迭代地更快4.此课程学习的内容5.第一章习题练习6.关注我的公众号~一起学习第二章神经网络基础第三章第四章关注我的公众号~一起学习欢迎大家扫码关注我的公众号~获取更多学习资源与内容目前学习内容：前端基础知

敲代码的小提琴手·2023-02-07 09:55

帮做R编程作业、R作业调试、代做R程序、R实验作业代做、调试 Final Project

Forthisproject,youwillbedesigningaproductforyourinsurancecompany.OneexampleofaproductisAllState’sAccidentForgivenessPlan.Asyoucanseefromourmodel(namelyintheParametersExcelsheet),ifapersongetsintoeveno

qvpzn10·2023-02-05 21:38

机器学习第3周编程作业

functionplotData(X,y)%PLOTDATAPlotsthedatapointsXandyintoanewfigure%PLOTDATA(x,y)plotsthedatapointswith+forthepositiveexamples%andoforthenegativeexamples.XisassumedtobeaMx2matrix.%CreateNewFigurefigur

senketh·2023-02-05 18:29

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第一课·第三周浅层神经网络

目录一、神经网络概览二、多个例子中的向量化三、激活函数四、神经网络的梯度下降法五、直观理解反向传播（+矩阵求导）六、随机初始化作业：一、神经网络概览双层神经网络一般包含输入层、隐藏层、输出层，但是输入层一般用第0层表示二、多个例子中的向量化三、激活函数四、神经网络的梯度下降法这个是我总结的一篇笔记：❤一张图看懂神经网络的符号参数（+向量化的注意事项）五、直观理解反向传播（+矩阵求导）矩阵求导简介为

手可摘星辰不去高声语·2023-02-04 13:01

吴恩达深度学习第一课-第二周笔记及课后编程题

逻辑回归（LogisticRegression）逻辑回归用于二分类（BinaryClassification），输出值为0-1范围内的实数。通常规定：输出值小于0.5分类为"0"，输出值大于0.5分类为"1"逻辑分布（LogisticDistribution）逻辑分布为连续型概率分布。分布函数：密度函数：可见f(x)与正态分布形状相似，不过尾部更长，波峰更高，在数据分布情况如此时，选择逻辑分布建模

Giraffeee_·2023-02-04 13:52

矛盾

早上，女儿说，忙碌的一天开始了……今天上午女儿要去上培训班，弹钢琴，学英语，昨天下午编程，晚上编程作业还没做完，今天上午马上要去的英语课的作业也没做完……今天早晨闹钟一响，女儿准时7点起床了……洗漱之后

selfeducation·2023-02-04 04:12

代写留学生C编程作业、C#实验作业代做、代做留学生学生信息系统

#include#include#defineNo3#definerow3#definecolumn3intGradeSystem(void);//学生成绩系统intInformationSystem(void);//学生信息系统intpandaun();intwhether_continue();voidMenu2();voidMenu();intpanduan(intx);intmenu(vo

chuchabao·2023-02-03 16:21

Python3使用np.set_printoptions(threshold=np.nan)引发错误解决方法

来源：【吴恩达课后编程作业】Course4-卷积神经网络-第四周作业-人脸识别关于np.set_printoptions()np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize

Master_miao·2023-02-03 15:04

“机器视觉+深度学习”进阶步骤

文章目录前言一、StanfordCS221（人工智能原理与技术）二、StanfordCS230（吴恩达深度学习DeepLearning|Autumn2018）三、StanfordCS231N（李飞飞计算机视觉课程

weixin_46771530·2023-02-03 14:37

吴恩达深度学习第一课 — 神经网络与深度学习1.2

cal构建神经网络·2.1二分分类(BinaryClassification）计算机保存一张图片，要保存三个独立矩阵：红，绿，蓝（其他颜色都是由这三原色组合形成），如果保存的图片是64x64的，那每个矩阵也是64x64的。且每个矩阵里的元素值，代表着颜色的强度。把像素值取出放入一个特征向量x（三个矩阵元素变成一列向量），且特征向量的维度是64x64x3=12288(三个矩阵元素总数量)。在二分分类

今天没有瘦·2023-02-03 11:44

吴恩达深度学习课程第一课 — 神经网络与深度学习

目录1.神经网络（NeuralNetwork）1.1.神经网络1.2.用神经网络进行监督学习（SupervisedLearningwithNeuralNetworks）2.神经网络基础（BasicsofNeuralNetworkProgramming）2.1.逻辑回归（LogisticRegression）2.2.损失函数（LossFunction）2.3.梯度下降法（GradientDescen

你的莽莽没我的好吃·2023-02-03 11:10

2018-12-24 周记

1.学习英文：轻课每日打卡：听老友记学英文流利说每日打卡：听新闻磨耳朵Python：NaNML：AndrewNg课程，完成了Week3，但是编程作业还未提交.一共11周课程，预计12月30日之前完成。

另类小动物·2023-02-01 04:53

B站吴恩达深度学习视频笔记（5）——二分类问题

前言这几天在努力攻克神经网络，并想办法怎么把那些非常吓人的推到公式变成大家喜欢看的形式，用大家熟知的语言描述出来。很多人都是在神经网络这里看到一大坨公式然后知难而退。神经网络是机器学习的必经之路，是初学者们必须攻克的第一个难题，我会尽量用你们容易接受的语言和知识向你们描述神经网络中的一些最最基础也是最最重要的部分。现在我们来了解一下深度学习中比较简单的一类问题：二分类问题。二分类(BinaryCl

nine_mink·2023-01-30 17:38

数据增强（Data Augmentation）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程大部分的计算机视觉任务需要很多的数据，所以数据增强（dataaugmentation）是经常使用的一种技巧来提高计算机视觉系统的表现。

双木的木·2023-01-30 13:55

stanford coursera 机器学习编程作业 exercise 5（正则化线性回归及偏差和方差）

本文根据水库中蓄水标线(waterlevel)使用正则化的线性回归模型预水流量(waterflowingoutofdam)，然后debug学习算法以及讨论偏差和方差对该线性回归模型的影响。①可视化数据集本作业的数据集分成三部分：ⓐ训练集(trainingset)，样本矩阵(训练集)：X，结果标签(labelofresult)向量yⓑ交叉验证集(crossvalidationset)，确定正则化参数

weixin_33873846·2023-01-28 15:14

C语言求幂运算——奇特中文变量命名

写在前面主要涉及C/C++趣味编程应用及解析面向初学者撰写专栏，个人代码原创如有错误之处请各位读者指正，各位可以类比做自己的编程作业请读者评论回复、参与投票，反馈给作者，我会获得持续更新各类干货的动力。

元亨利贞代码·2023-01-27 12:47

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第四课·第一周卷积神经网络

目录一、计算机视觉二、边缘检测三、padding、stride四、三维卷积（加入其他通道）五、卷积网络卷积层池化层六、卷积神经网络作业卷积网络的优点一、计算机视觉图片分类、目标检测、风格迁移……二、边缘检测*<----这个*在数学中表示卷积从convolution三、padding、stride这里计算的都是图像的大小，而非图像的通道padding：Valid：不填充像素Same：填充像素，卷积前

手可摘星辰不去高声语·2023-01-27 11:25

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