吴恩达深度学习编程课后作业第12页

《动手学》：梯度消失、梯度爆炸_课后作业

梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测主要内容包括：1.梯度消失和梯度爆炸2.考虑到环境因素的其他问题3.Kaggle房价预测具体内容(附代码)链接：https://www.kesci.com/org/boyuai/project/share/047a70c00f58bc4f代码讲解视频链接：伯禹学习平台选择题1.关于导致梯度消失和梯度爆炸的描述错误的是：A.梯度消失会导致模型训练困难，对参数

木头杨_88f8·2023-11-04 16:04

吴恩达《机器学习》4-6-＞4-7:正规方程

一、正规方程基本思想正规方程是一种通过数学推导来求解线性回归参数的方法，它通过最小化代价函数来找到最优参数。代价函数J(θ)用于度量模型预测值与实际值之间的误差，通常采用均方误差。二、步骤准备数据集，包括特征矩阵X和目标向量y。特征矩阵通常包括一个全为1的常数列（截距项）。定义代价函数J(θ)，通常采用均方误差。推导代价函数J(θ)对参数θ的梯度，令梯度为零。将梯度为零的方程组转化为矩阵形式：X^

不吃花椒的兔酱·2023-11-04 15:11

吴恩达《机器学习》5-6:向量化

在深度学习和数值计算中，效率和性能是至关重要的。一个有效的方法是使用向量化技术，它可以显著提高计算速度，减少代码的复杂性。接下来将介绍向量化的概念以及如何在不同编程语言和工具中应用它，包括Octave、MATLAB、Python、NumPy、C和C++。一、什么是向量化？向量化是一种利用线性代数库和数值计算工具来优化代码的方法。它的核心思想是将数据视为向量和矩阵，而不是单个标量值。通过对整个向量或

不吃花椒的兔酱·2023-11-04 15:11

刘润商业洞察力30讲课后作业Day1

#商业洞察力30讲#课后作业Day1今天起，又开始一门新的学习，《刘润商业洞察力30讲》我将用6周时间来学习。这次和以往不同的是，我做了这门课的带读人，就是担当了此门课的课代表。

美佳佳的名字叫刘佳·2023-11-04 12:40

threshold must be numeric and non-NAN, try sys.maxsize for untruncated representation（吴恩达第四周作业1）

1.报错：thresholdmustbenumericandnon-NAN,trysys.maxsizeforuntruncatedrepresentation2.原因：numpy版本的错误使用3.解决方法：导入sys包importsys将np.set_printoptions(threshold=np.nan)用np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)

In 2029·2023-11-04 11:23

拓扑排序-信息学奥赛

2.拓扑排序的实现3.拓扑排序的应用4.拓扑排序的复杂度分析三、课堂练习题课堂练习（一）课堂练习（二）四、精选例题例题1例题2五、总结六、课后作业一、前置知识图的基本概念深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索

spiderwiner·2023-11-04 10:17

牵着蜗牛去散步

小学生必读书目200本有声版（附链接）部编版语文二年级上册全册思维导图部编版语文1-6年级课后作业答案2021年9月最新版放慢脚步眼前自有风景放慢脚步心情自会跳动放慢脚步人生自现优雅和高贵金秋的早晨回到了村里

河马老师的课堂·2023-11-04 06:14

转载，尽信书不如无书，尊重别人的观点，但是不盲目轻信才最理智，去其糟粕取其精华

2.自我反思->及时提问->知识巩固->课后作业4.最优质的学习不会发生在一个人的埋头苦读里，而是发生在对生活的观察和体悟里。5.学习力=动力+毅力+能力毒鸡汤1：哈弗不眠

国产007_2fad·2023-11-04 04:06

日译汉

二、课后作业：例句：题目：田中さん（田中）は（标志：主语含义：无）自分の部屋（自己的房间）で（标志：状语含义：在）新聞（报纸）を（标志：宾语含义：无）読み（读）ます（标志：谓语，含义：无）。

扶桑差暖·2023-11-03 21:31

深度学习笔记第三门课结构化机器学习项目第二周机器学习（ML）策略（2）...

本文是吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。

湾区人工智能·2023-11-03 15:22

吴恩达深度学习--logistic回归中的梯度下降法

如果要对一个例子进行梯度下降，需要用公式算出dz,然后算出dw1、dw2、db，然后进行更新w1、w2、b我们关心得J（w,b）是一个平均函数，这个损失函数L。a^i是训练样本的预测值以上是对于单个例子的逻辑回归。我们可以初始化J=0，dw1dw2db都为0回顾我们正在做的细节，dw1、dw2、db作为累加器

862180935588·2023-11-03 04:14

莫烦---Tensorflow学习

加粗样式边学边记录，感谢莫烦大神的教学视频，获益良多，之前已经看完了吴恩达AndrewNg的视频，但对Tensorflow的使用还是有很多不懂的地方，还是要花些时间好好学学tensorflow和keras

Will_Ye·2023-11-03 03:02

吴恩达的机器学习笔记-写在前面

作为一个还没找到编程工作的的伪程序员，我都不好意思自封非科班程序员。今年是2018年11月，基本上，这一年就算过去了。我是今年毕业，不过7月份头脑发热，转正一个月后就裸辞了。想想心也是真大，说辞就辞，完全不考虑今年这样恶劣的就业环境。这不，你们看，报应来了，到现在都没有工作，只能来写写文章，通过文字来排解内心的焦虑。我在辞职的那家公司工作了大概有半年，工作是产品助理，日常琐碎的事情较多，但也基本应

吾儿滨滨·2023-11-03 03:51

机器学习初步_吴恩达_学习笔记

前言通俗易懂的讲解让人停不下来，与国内对于机器学习的讲解来说，少了一堆严格定义的特有名词充斥课堂，而是更多的不断用例子来说其核心概念。还有神经网络、支持向量机、无监督学习等模块还没有写，有空了再写1.初始机器学习机器学习的定义最常见的两类机器学习算法有监督学习：我们教会计算机做某件事情无监督学习：我们让计算机自己学习其他类型算法：强化学习、推荐系统有监督学习举例预测房价和推测乳腺癌良性与否的例子，

帅小帅家的小吴昊·2023-11-02 23:41

反思

2月14日每日反思改进：发作业不及时做得好的地方:1.按时起床早读2.课后作业认真完成家长评语:还有不完善的地方，再接再厉，加油加油加油加油！

caf53f434846·2023-11-02 23:23

改善深层神经网络_优化算法——带修正偏差的指数加权平均

优化算法：指数加权平均在学习吴恩达的深度学习系列课程，优化算法部分，权重更新部分讲到指数加权平均，查找到下面博文。此博文看配图，举例，也是吴恩达课程的总结，故此转载。

qiling0102·2023-11-02 18:00

使用Python开始机器学习

男女老少都在学机器学习模型，分类器，神经网络和吴恩达。你也想成为一份子，但你该如何开始？

逆光0奔跑·2023-11-02 18:30

吴恩达《机器学习》4-1-＞4-5:多变量线性回归

一、引入多维特征在多维特征中，我们考虑的不再是单一的特征，而是一组特征，例如房价模型中可能包括房间数、楼层等多个特征。这些特征将组成一个向量，表示为(₁,₂,...,ₙ)，其中代表特征的数量。每个特征都可以表示数据集中的不同属性。对于每个训练实例，我们使用向量表示特征，如()=[1416,3,2,40]，这里ⱼ()代表特征矩阵中第行的第个特征，也就是第个训练实例的第个特征。支持多变量的假设ℎ表示为

不吃花椒的兔酱·2023-11-02 06:24

小我＆真我 - 草稿

8.17日课后作业：1.觉察自己的生活日常，小我居多还是真我居多？我觉得我的生活有一个明显的分界线，这个时间大概是2018年6月底。在此之前，生活中小我居多，生活随心所欲。

心菲芭比·2023-11-02 05:40

写作训练营课后作业（八）

#一生355/10000#笔耕不辍0048第三节课：格式化创作今日作业：阅读《定投改变命运・2.5在趋势之中符合趋势》，用2W1H分析这篇文章。讲了什么（What）：选择最重要，在投资领域尤为如此。那么，投资领域的选择是什么？最简单直接粗暴有效的原则：符合行业发展的趋势。给的理由（Why）：如果在选择定投标的的时候。你不选择“只投资某一个标的”，而且退而求其次“选择所有”，那么你就会在避免风险的同

松球42·2023-11-01 19:14

《动手学》：卷积神经网络进阶_课后作业

深度卷积神经网络（AlexNet）LeNet:在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。1.神经网络计算复杂。2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数神经网络的特征提取：通过学习得到数据的多级表征，并逐级表⽰越来越抽象的概念或模式。神经网络发展的限制:数据、硬件具体内容(附代码)链接：https://www.kesci.com/org/boy

木头杨_88f8·2023-11-01 17:29

【李宏毅机器学习视频汇总】2016~2021李宏毅机器学习内容汇总及一些学习建议

里面有课后作业以及PPT等资源！李宏毅个人主页接下来的话我按课程的时间简单划分了2016~2021，并罗列了课程里的内容，大家只需要找到自己对应的想学习的关键词，即可点

纳兹米z·2023-11-01 07:09

慕课版软件质量保证与测试(第五章.课后作业)

慕课版软件质量保证与测试(第五章.课后作业一、选择题二、填空题三、判断题四、解答题一、选择题1.软件测试是软件质量保证的重要手段，下述哪种测试是软件测试的最基础环节？

☞词穷·2023-11-01 00:35

02.16.2019 庞振忠／212期2.0八组第十周检视 68

76%），入睡11:03（11:51）起床6:28（6:56）时长7:26（7:05）打鼾0:04（0:04）整体睡眠状态略好于上周2.运动*本周慢跑一次五公里3.阅读学习*每天听书刘润《五分钟商学院》课后作业打卡持续第

庞振忠·2023-10-31 22:15

2组士别三日35号雷黑妹第一节课后作业

自从来到时间管理觉得自己要学习的东西很多，原来做亊想到什么就做什么没有规律，虽然不适应但是要强制自己做，通过这几天早睡早起，冥响各方面都是对自己往好的方面发展。

雷黑妹·2023-10-31 21:13

研0开始如何读论文

(zhihu.com)吴恩达：关于机器学习职业生涯以及阅读论文的一些建议https://www.youtube.com/watch?

SofiaT·2023-10-31 16:57

《动手学》：注意力机制与Seq2seq模型_课后作业

注意力机制在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（contextvector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器以生成目标序列。然而这种结构存在着问题，尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题，对于较长的句子，我们很难寄希望于将输入的序列转化为定长

木头杨_88f8·2023-10-31 16:26

ChatGPT提示词工程（七）：Chatbot聊天机器人

get_completion2.辅助函数：get_completion_from_messages三、聊天机器人（Chatbot）1.一般聊天机器人1.1简单的例子1.2多轮对话2.订单机器人一、说明这是吴恩达

J_Xio·2023-10-31 07:29

ChatGPT提示词工程（五）：Transforming转换

）1.翻译Translation2.语气转换ToneTransformation3.格式转换FormatConversion4.拼写或语法检查Spellcheck/Grammarcheck一、说明这是吴恩达

J_Xio·2023-10-31 07:58

ChatGPT提示词工程（六）：Expanding扩展

目录一、说明二、安装环境三、扩展（Expanding）1.自定义自动回复客户电子邮件2.提醒模型使用客户电子邮件中的详细信息3.参数temperature一、说明这是吴恩达《ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers

J_Xio·2023-10-31 07:58

2021-12-31 26组梁立群

第八课《愤怒战胜——愤怒的愤怒》课后作业：1.愤怒是有危害的，请列举出您所知道的危害，其中最大的危害是什么？人在愤怒的情况下，智商约等于零。失控的愤怒是毁灭性的。

夏之雨009·2023-10-30 22:29

总结吴恩达文章《How to read a research paper》

HowtoreadaresearchpaperChooseAreaofInterest(saySpeechRecognition)Ingeneral,ifyouread15-20papers,yougetagoodunderstandingofanyfield/topic;whileifyouread50-100papers,yougetmasteryintheareaCompilethelist

ChandlerBing·2023-10-30 18:36

吴恩达《面向开发者的提示词工程》

Ref：【中英字幕|P01Introduction】2023吴恩达新课《面向开发者的提示词工程》_哔哩哔哩_bilibili对应的笔记ChatGPTPrompt-知乎本课程主要介绍指令微调LLM的最佳实践在大型语言模型或

人鱼线·2023-10-30 12:37

Web安全班作业 | WireShark抓包ARP报文分析并实施ARP中间人攻击

文章来源｜MS08067SRC漏洞实战班课后作业本文作者：某学员A（SRC漏洞实战班1期学员）按老师要求尝试完成布置的作业如下：一、使用WireShark抓包，根据实际数据包，分析ARP报文结构1.1ARP

Ms08067安全实验室·2023-10-30 10:02

循环神经网络

为了学习编码器-译码器架构，可能需要涉及transformer，循环神经网络，序列到序列的知识，这里将循环神经网络作为起点进行学习，参考学习的是吴恩达深度学习课程。本文主要涉及单隐层循环

Alex·Fall·2023-10-30 05:02

比较最大值-课后程序(JavaScript前端开发案例教程-黑马程序员编著-第4章-课后作业)

【案例4-6】比较最大值一、案例描述考核知识点函数的使用、三元运算符练习目标掌握函数的用法。掌握三元运算符的使用。需求分析求出求两个数中的最大值；求出三个数中的最大值。案例分析效果如图4-8所示。输出最大值具体实现步骤如下：定义getMax(n1,n2)函数，比较2个数中谁最大，返回最大值。调用getMax(6.98,6.99)。定义getMax1(a,b,函数，比较3个数中谁最大，返回最大值。调

xiaozhima-dun·2023-10-30 04:11

中文数字对照表--课后程序(Python程序开发案例教程-黑马程序员编著-第4章-课后作业)

实例5：中文数字对照表阿拉伯数字因其具有简单易写、方便使用的特点成为了最流行的数字书写方式，但在使用阿拉伯数字计数时，可以对某些数字不漏痕迹的修改成其它数字，例如，将数字“1”修改为数字“7”，将数字“3”修改为数字“8”。为了避免引起不必要的麻烦，可以使用中文大写数字如壹、贰、叁、肆……替换阿拉伯数字，替换规则如图1所示。图1中文与阿拉伯数字替换规则本实例要求编写程序，实现将输入的阿拉伯数字转为

xiaozhima-dun·2023-10-30 04:04

儿童纪律教育践行班第一章第一部作业

课后作业：一、分享学习完最大的感触期待已久践行班终于开班了，在老二没出生之前，就开始学习并重视家庭教育，也看了很多书听了很多课，觉得专家说的都很有道理，也一直试着去实施，但是就如马老师说的那样，学了很多到真正用时却发现总是不如意

琢妈·2023-10-30 02:51

【深度学习】吴恩达课程笔记(三)——参数VS超参数、深度学习的实践层面

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——参数VS超参数、深度学习的实践层面六、参数VS超参数1.参数和超参数的区别2.什么是超参数？3.如何寻找超参数的最优值？

今天有没有吃饱饱·2023-10-29 16:31

【深度学习】吴恩达课程笔记(二)——浅层神经网络、深层神经网络

笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~笔记链接【深度学习】吴恩达课程笔记(一)——深度学习概论、神经网络基础吴恩达课程笔记——浅层神经网络、深层神经网络四、浅层神经网络1.双层神经网络表示2

今天有没有吃饱饱·2023-10-29 16:00

【深度学习-吴恩达】L1-4 深层神经网络作业

L1深度学习概论4深层神经网络作业链接：吴恩达《深度学习》-Heywhale.com0作业任务构建一个任意层数的深度神经网络实现构建深度神经网络所需的所有函数使用这些函数构建一个用于图像分类的深度神经网络学习目标

JackSerin·2023-10-29 16:29

【深度学习-吴恩达】L1-3 浅层神经网络作业

L1深度学习概论3浅层神经网络作业链接：吴恩达《深度学习》-Heywhale.com0作业任务用1层隐藏层的神经网络分类二维数据目标：实现具有单个隐藏层的2分类神经网络使用具有非线性激活函数的神经元计算交叉熵损失实现前向和后向传播

JackSerin·2023-10-29 16:29

【深度学习-吴恩达】L1-2 神经网络基础

L1深度学习概论2神经网络基础课程视频共145min6s2.1二分分类BinaryClassification一些表示方法m：数据集的规模mtrain：训练集规模mtest：测试集规模nx：输入特征向量的维度，简写为n(x,y)：一组单独训练样本y：在二分类中，0/1的输出结果，即y∈{0,1}x：nx维度的输入特征向量，即x∈Rnx训练集：{(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),…,(

JackSerin·2023-10-29 16:59

吴恩达深度学习笔记（一）——第一课第二周

深度学习概论什么是神经网络上图的单神经元就完成了下图中函数的计算。下图的函数又被称为ReLU（修正线性单元）函数复杂的神经网络也是由这些简单的单神经元构成。实现后，要得到结果，只需要输入即可。x那一列是输入，y是输出，中间是隐藏单元，由神经网络自己定义用神经网络进行监督学习领域所用的神经网络房产预测等领域标准架构StandardedNN计算机视觉卷积神经网络CNN音频，文字翻译（一维序列问题）循环

Laurie-xzh·2023-10-29 16:57

【深度学习】吴恩达课程笔记(一)——深度学习概论、神经网络基础

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——深度学习概论、神经网络基础一、概念区别1.深度学习与机器学习2.深度学习与神经网络二、什么是神经网络1.分类2.特点3.工作原理4.神经网络示意图

今天有没有吃饱饱·2023-10-29 16:56

吴恩达《机器学习》2-5-＞2-7:梯度下降算法与理解

一、梯度下降算法梯度下降算法的目标是通过反复迭代来更新模型参数，以便最小化代价函数。代价函数通常用于衡量模型的性能，我们希望找到使代价函数最小的参数值。这个过程通常分为以下几个步骤：初始化参数：随机或设定初始参数的数值，如0,1,...,。计算代价函数的梯度：对于每个参数，计算代价函数J(0,1,...,)对该参数的偏导数，即梯度，表示为∂J/∂。更新参数：使用梯度信息来更新参数，根据以下规则更新

不吃花椒的兔酱·2023-10-29 15:31

第1周学习笔记-Coursera机器学习-吴恩达

Introduction1.MachineLearningdefinitionArthurSamuel(1959).MachineLearning:Fieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammer.古老的、正式的定义编写西洋棋程序，让程序自己跟自己下棋，让程序明白什么是好的布局、坏的布局。

烟若清尘·2023-10-29 09:30

Python机器学习从零开始（三）数据准备

——吴恩达1.数据预处理数据预处理需要根据数据本身的特性进行，有缺失的要填补，有无效的要剔除，有冗余维的要删除，这些步骤都和数据

靖墨c·2023-10-29 09:10

一文看懂特征工程

吴恩达提到过机器学习的根本其实就是数据，所以我只想回过头从数据起源这边重新审视自己的模型。顺便将自己对特征工程的所有理解系统地整理出来，给自己做个笔记，也给未来的小白做个领路。

是猪哥不是诸葛·2023-10-29 07:53

AI基础：自然语言处理基础之序列模型

本文主要参考吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。0.导语序列模型，是自然语言处理的基础，本集讲解循环序列模型。

Wang_AI·2023-10-29 07:22

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