吴恩达深度学习编程课后作业第10页

求实丨瑜伽公益课——股后群肌

阅读建议：文末附有课后作业，期待你将作业以及疑问发至留言区或公众平台后台，做为你的打卡记录视频链接：视频理论部分课堂笔记P217丨股后肌群一、大腿后侧肌群包括1、股二头肌（外）2、半腱半膜肌（内）1-1

猴行者演懿·2023-11-19 20:40

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检(吴恩达机器学习课后题链接放在最后

Algorithm-·2023-11-19 16:55

AI领域权威学者吴恩达亲身阐述如何有效阅读论文，并了解一个新的领域

吴恩达（英文名：AndrewNg），是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系教授，人工智能实验室主任，人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一，也是在线教育平台Coursera的联合创始人（withDaphneKoller

SCI论文汇·2023-11-19 12:09

吴恩达《机器学习》9-1:代价函数

一、引入新标记方法首先，引入一些新的标记方法，以便更好地讨论神经网络的代价函数。考虑神经网络的训练样本，其中每个样本包含输入x和输出信号y。我们用L表示神经网络的层数，表示每层的神经元个数（表示输出层神经元个数）。对于分类问题，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、代价函数的变化回顾逻辑回归问题中的代价函数，有：在神经网络中，输出变量和因变量都是向量，因此代价函数更为复杂：这个代

不吃花椒的兔酱·2023-11-19 10:07

吴恩达《机器学习》8-7:多元分类

在机器学习领域，经常会遇到不止两个类别的分类问题。这时，需要使用多类分类技术。本文将深入探讨多类分类，并结合学习内容中的示例，了解神经网络在解决这类问题时的应用。一、理解多类分类多类分类问题是指当目标有多个类别时，需要对输入数据进行分类。在学习的内容中，以识别物体为例，我们要区分路人、汽车、摩托车和卡车这四个类别。对于这样的问题，不能简单地使用二元分类的方法，而是需要将神经网络扩展到支持多类别输出

不吃花椒的兔酱·2023-11-19 09:28

2020.3.30 星期一（157篇）

上完课休息了十分钟，休息完让她独立完成课后作业。我把被子拿出去晒一晒，就到街门口洗衣服去了，洗完衣

李泽轩妈妈·2023-11-19 09:14

从离轴光学到波导技术：详解 AR 显示的过去和未来

[]http://www.leiphone.com/news/201703/M65F9oVoURab2qE9.html雷锋网注：灵犀AR眼镜透镜实拍效果雷锋网此前曾报道过，在百度首席科学家吴恩达看来，AR

xiangz_csdn·2023-11-19 06:42

大单元教学实践之二

可惜将整个单元的生字词融合在一起学习就没有时间当堂听写了，只能放到课后作业去完成。第二天批改之后，给时间学生自行修改再正式课堂听写，做到扎扎实实将基础知识巩固下来。

248广州刘在丽·2023-11-19 04:06

bp网络损失函数及梯度推导理解

跟随吴恩达老师的机器学习课程学习了一段时间，把最近较难的bp网络的一些推导梳理一下。

uBeetles·2023-11-18 19:12

【深度学习】吴恩达课程笔记(四)——优化算法

笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~【吴恩达课程笔记专栏】【深度学习】吴恩达课程笔记(一)——深度学习概论、神经网络基础【深度学习】吴恩达课程笔记(二)——浅层神经网络、深层神经网络【深度学习

zz的学习笔记本·2023-11-17 15:52

【深度学习】吴恩达课程笔记(五)——超参数调试、batch norm、Softmax 回归

笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~【吴恩达课程笔记专栏】【深度学习】吴恩达课程笔记(一)——深度学习概论、神经网络基础【深度学习】吴恩达课程笔记(二)——浅层神经网络、深层神经网络【深度学习

zz的学习笔记本·2023-11-17 15:40

python3.7安装Tensorflow

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、安装环境介绍二、安装过程1.使用whl文件安装2.直接在Anaconda里使用pip进行安装3.成功安装的过程4.查看tensorflow是否安装成功总结前言昨天做了一下吴恩达的关于

092简简单单·2023-11-17 09:49

『吴恩达神经网络和深度学习补充资料Part2 DeepLearning-WEEK2』

首先我们要明白的一点是在Python中的乘法分为矩阵点乘和矩阵相乘，其实根据字面意思就能够知道两者的区别。首先我们看下在课程中吴教授用英文的解释Recallthat“np.dot(a,b)”performsamatrixmultiplicationonaandb,whereas“a*b”performsanelement-wisemultiplication.矩阵点乘首先看下英文的解释Innump

「已注销」·2023-11-17 07:32

吴恩达《机器学习》课堂笔记与课后练习题的详细题解

Week1课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx这是本人的学习笔记，略显粗糙，而且也有本人的不成熟的看法在里面，更加细致的内容情况看以下的笔记链接：https://www.cnblogs.com/xingkongyihao/category/1161554.html?page=2https://www.cnblogs.com/maxiaod

克里姆颂·2023-11-16 14:54

吴恩达机器学习12-支持向量机

吴恩达机器学习12-支持向量机1优化目标支持向量机（SVM），在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。

小y同学在学习·2023-11-15 21:59

吴恩达机器学习----支持向量机

吴恩达机器学习教程学习笔记（10/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。

huapusi·2023-11-15 21:29

吴恩达机器学习4-多变量线性回归

吴恩达机器学习4-多变量线性回归1.定义实际问题中，对于问题的解决单一变量往往是不够的，往往要对多个变量进行分析：支持多变量的假设ℎ表示为：hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+…+θnxn\h_{\theta

小y同学在学习·2023-11-15 21:29

吴恩达机器学习11-机器学习系统的设计

机器学习系统的设计1.确定执行的优先级以一个垃圾邮件分类器算法为例：为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量。我们可以选择一个由100个最常出现在垃圾邮件中的词所构成的列表，根据这些词是否有在邮件中出现，来获得我们的特征向量（出现为1，不出现为0），尺寸为100×1。为了构建这个分类器算法，我们可以做很多事，例如：收集更多的数据，让我们有更多的垃圾邮件和非垃圾邮件的样本基于

小y同学在学习·2023-11-15 21:59

吴恩达机器学习笔记26-样本和直观理解1（Examples and Intuitions I）

从本质上讲，神经网络能够通过学习得出其自身的一系列特征。在普通的逻辑回归中，我们被限制为使用数据中的原始特征?1,?2,...,??，我们虽然可以使用一些二项式项来组合这些特征，但是我们仍然受到这些原始特征的限制。在神经网络中，原始特征只是输入层，在我们上面三层的神经网络例子中，第三层也就是输出层做出的预测利用的是第二层的特征，而非输入层中的原始特征，我们可以认为第二层中的特征是神经网络通过学习后

weixin_34221773·2023-11-15 21:58

吴恩达机器学习-Kmeans

1.理论基础1.算法K-means是我们最常用的基于欧氏距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度就越大。1.1牧师-村民模型K-means有一个著名的解释：牧师—村民模型：有四个牧师去郊区布道，一开始牧师们随意选了几个布道点，并且把这几个布道点的情况公告给了郊区所有的村民，于是每个村民到离自己家最近的布道点去听课。听课之后，大家觉得距离太远了，于是每个牧师统计了一下自己的课上所有的

NLP菜鸟·2023-11-15 21:57

吴恩达机器学习--中文笔记--第五周

吴恩达机器学习第五个星期1.代价函数与反向传播1.1代价函数1.2反向传播算法1.3反向传播算法的直觉理解2.实战中的反向传播2.参数的展开和恢复2.2梯度检查2.3随机初始化2.4步骤小结参考文献本文是在学习吴恩达老师机器学习课程的基础上结合老师的

Bill Gates's fan·2023-11-15 21:20

吴恩达《机器学习》8-5-＞8-6:特征与直观理解I、样本与值观理解II

8.5、特征与直观理解I一、神经网络的学习特性神经网络通过学习可以得出自身的一系列特征。相对于普通的逻辑回归，在使用原始特征x1,x2,...,xn时受到一定的限制。虽然可以使用一些二项式项来组合这些特征，但仍然受到原始特征的限制。在神经网络中，原始特征仅作为输入层存在。以一个三层的神经网络为例，输出层所做的预测利用的是第二层的特征，而不是输入层中的原始特征。因此，可以将第二层中的特征看作是神经网

不吃花椒的兔酱·2023-11-15 21:18

吴恩达：企业如何实现人工智能转型？

https://www.toutiao.com/a6644290230008414728/2019-01-0908:51:01吴恩达是斯坦福大学的计算机科学系的副教授、斯坦福人工智能实验室的主任。

喜欢打酱油的老鸟·2023-11-15 16:41

吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程学习笔记(Supervised Machine Learning Regression and Classification---week1)

一、机器学习定义：机器学习即Machinelearning，涉及很多学科，简单点来说，就是使用计算机通过“学习“大量的数据模拟实现人类的行为，也就是让计算机自己学习到一些所谓的”知识与技能“（例如什么是苹果？什么是香蕉？），而且能够通过一些算法组织其实现不断学习不断完善自身的性能与知识架构，换句话说，让计算机越来越”知识渊博“，也就是-----人工智能。二、机器学习分类：机器学习一般分为监督学习与

智能提桶工程师·2023-11-15 09:18

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第三.

Practicequiz:Classificationwithlogisticregression第1个问题：Whichisanexampleofaclassificationtask?【正确】Basedonthesizeofeachtumor,determineifeachtumorismalignant(cancerous)ornot.Basedonapatient'sbloodpressur

ZhemgLee·2023-11-15 09:46

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第一.

Practicequiz:Supervisedvsunsupervisedlearning第1个问题：Whicharethetwocommontypesofsupervisedlearning?(Choosetwo)【正确】Regression【解释】Regressionpredictsanumberamongpotentiallyinfinitelypossiblenumbers.【不选】Clu

ZhemgLee·2023-11-15 09:45

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第二.

吴恩达Coursera,机器学习专项课程,MachineLearning：SupervisedMachineLearning:RegressionandClassification第一、二周所有jupyternotebook

ZhemgLee·2023-11-15 09:45

Coursera-Supervised Machine Learning:Regression and Classification by 吴恩达（课程笔记）

Welcometomachinelearning1、介绍常见的机器学习的应用场景：1：使用搜索引擎时，例如谷歌，谷歌会根据用户的输入，搜索并排列好用户可能会需要的内容2：使用趋向于展示图像的社交媒体时，可以对图像中的人物进行识别，如：Ins上，可以tag出照片中的某人。3：在流媒体服务器上观看某个影片后，可以通过该影片获取平台的相关类型电影的推荐。4：手机等电子设备，可以进行语音到文本的转换，并对

doubi常常喝可乐·2023-11-15 09:15

（五）比赛中的CV算法（下5）检测网络调优（2）CV中的注意力机制

若想要理解上述注意力机制的来源，请学习和NLP和RNN相关的知识：吴恩达深度学习-序列模型，这是因为在计算机视觉

HNU跃鹿战队·2023-11-15 00:06

无监督学习——聚类

机器学习一、无监督学习二、K-Means算法三、优化目标四、随机初始化五、选取聚类数量提示：本文是基于吴恩达老师机器学习视频总结一、无监督学习回顾一下之前的监督，监督学习的数据都是有标记的数据，如下图所示

only demo·2023-11-14 18:58

机器学习2022吴恩达老师课程——学习笔记（五）

还是关注房价，假设有两个特征，和分别是size和numberofbedrooms已知，size是300-2000#bedrooms是0-5（可见一个特征的范围比较大，而另一个比较小）现有一组样本数据，size是2000，#bedrooms=5，而price是500k美元（即=2000，=5，=500)linearregressionmodel:()=*+*+b若=50=0.1b=50则()=50*

zzz_zzzz_·2023-11-14 13:06

机器学习2022吴恩达老师课程——学习笔记（二）

监督学习的最基本的类型——线性回归（LinearRegression）线性回归的最简单的一种——LinearRegressionwithOneVariable关于ModelRepresentation(代码）:(Learntoimplementthemodelforlinearregressionwithonevariabl)假设数据集中只有两个样本点：Python代码——线性回归模型1.导入nu

zzz_zzzz_·2023-11-14 13:06

我的创作纪念日

第一篇博客的地址这是当时学校的C语言课后作业。现在看来是没啥技术含量的，但对当时的我来说，成就感满满。当时通过C站加到的第一个人是lyn，跟我是一个学校一个专业的。

上课耽误学习·2023-11-14 07:13

第01周：吴恩达 Andrew Ng 机器学习

学习内容：1机器学习1.1机器学习定义①ArthurSamuel：在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。e.g.跳棋游戏，使计算机与自己对弈上万次，使计算机学习到什么是好布局并获得丰富的下棋经验。②TomMitchell：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。e.g.跳棋游戏：经验E是程序与自己下几万次跳、任务T是玩跳棋

MANDYBOOM·2023-11-14 05:57

吴恩达一口气开放了 3 个 AIGC 教程。。

一个月前，DeepLearning.ai创始人吴恩达与OpenAI开发者IzaFulford联手推出了一门面向开发者的技术教程：ChatGPT提示工程。

机器学习社区·2023-11-14 02:06

简述当计算机的工作原理.,2011-201学年秋季学期大学计算机基础课后作业.doc

2011-201学年秋季学期大学计算机基础课后作业2011-2012学年秋季学期大学计算机基础课后作业第一章作业11、简述现代计算机发展的几个阶段及其主要特点。2、简述当代计算机的主要应用。

独家马仔·2023-11-14 01:48

202大学计算机时间,2011-202学年秋季学期大学计算机基础课后作业.doc

2011-202学年秋季学期大学计算机基础课后作业2011-2012学年秋季学期大学计算机基础课后作业第一章作业11、简述现代计算机发展的几个阶段及其主要特点。2、简述当代计算机的主要应用。

徐佳昇·2023-11-14 01:17

2022春软件工程课后作业（3.23）

Q：WhySoftwareDevelopmentMethodologiesSuck？（为什么软件开发方法论让你觉得糟糕）初看这篇文章，由于看的是翻译过的文章，感觉较为的生涩一下子没能抓住作者想要表达的观点。后再反复阅读与回看原文，大概了解了可能想要表达的意思，在这里稍微做一些反馈。作者在一开始抛出了三个反问句，引导我们思考，我们在软件工程这门课里面学习到的那么多方法，比如说瀑布式、增量式和敏捷开发

Crush4747·2023-11-14 01:47

计算机网络课后作业2023秋

计算机网络第三版吴功宜版课后作业第一章作业三、计算与问答3.73.8第二章作业三、计算与问答3.23.53.6第三章作业三、计算与问答3.13.53.73.8第四章作业三、计算与问答3.13.2第五章作业三

Taosolo·2023-11-14 01:46

吴恩达《机器学习》8-3-＞8-4:模型表示I、模型表示II

8.3、模型表示I一、大脑神经网络的基本原理为了构建神经网络模型，首先需要理解大脑中的神经网络是如何运作的。每个神经元都可以被看作是一个处理单元或神经核，它包含多个输入（树突）和一个输出（轴突）。神经网络是由大量神经元相互连接，并通过电脉冲进行交流的复杂网络。神经元之间利用微弱的电流进行通信，这些电流被称为动作电位。当神经元要传递消息时，通过轴突发送微弱电流给其他神经元，形成一种信息传递的链条。这

不吃花椒的兔酱·2023-11-13 14:29

[NLP]高级词向量表达之Word2vec详解（知识点全覆盖）

本例子来自于吴恩达的Deeplearningai。图中所示的词汇表大小就是10

一种tang两种味·2023-11-13 03:48

深度学习1【吴恩达】

p=5&spm_id_from=pageDriver&vd_source=3b6cdacf9e8cb3171856fe2c07acf498视频中吴恩达老师所有的话语收录：机器学习初学者-AI入门的宝典(

叫小侯的小白程序员·2023-11-12 14:10

html第四章课后作业,大学计算机第四章课后练习参考答案

本章练习题一、单选题1．在一套网页中作为封面的网页称为(D)。A．框架网页B．表单C．站点D．主页2．在Dreamweave中，网页内容的样式应该用(A)来设计。B．JavaScriptC．HTMLD．IISA．CSS3．在Dreamweave中，网页的结构应该用(C)来设计。A．CSSB．JavaScriptD．IISC．HTML4．在Dreamweave中，网页的行为应该用(B)来设计。A．C

weixin_39828331·2023-11-12 13:49

吴恩达机器学习8-神经网络介绍

吴恩达机器学习8-神经网络介绍1.神经网络引入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。

小y同学在学习·2023-11-12 13:25

吴恩达机器学习第8-9章

吴恩达机器学习第8-9章第8章8-1非线性假设对于一个复杂的样本模型，如果用logistc回归算法的话，很容易产生过拟合，当特征数很大的时候，会使特征空间急剧膨胀，用增加特征数，来建立非线性分类器，并不是一个好做法

爱编程的西瓜·2023-11-12 13:55

吴恩达机器学习----神经网络：学习

吴恩达机器学习教程学习笔记（7/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。

huapusi·2023-11-12 13:24

吴恩达机器学习--神经网络概述

weixin_40025586·2023-11-12 13:24

吴恩达机器学习----神经网络：表述

吴恩达机器学习教程学习笔记（6/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。