吴恩达深度学习编程课后作业第15页

吴恩达深度学习编程课后作业

《简单体系与复杂体系》

本期的课后作业是去分析了解，我的父母在养育我的过程中，用的是简单体系还是复杂体系？我父母的父母在养育子女过程中，用的是简单体系还是复杂体系？记得我们小

大徐2021·2023-10-12 15:39

轻倚光阴 | 你的人生质量，多半是由重要但不紧急的事情决定的

课后作业给了一个附加思考题：你如何理解“无用之心”？我想了想，很坚定地认为

十涧星辰·2023-10-12 15:59

忙起来，你就不会哭穷了

最近发现有好多事等着我去做，好像一天的时间都不够用，上网课，写课后作业，坚持学英语，健身，坚持写作。这么多事情，每天根本闲不下来呀！这几天都是晚上才有时间打开来记录一下。

柳絮吖·2023-10-12 13:25

3月13日欢乐购邓敏洁课后作业

为什么朋友圈的人看起来更好？社会也更美好？看到这个问题，我就想起了之前朋友的一句话：没有必要把自己那么不堪的一面给别人看。是的呀，每个人想展现给别人的都是希望自己的生活是美好的，正如我们每次参加同学聚会一样，都会别致地打扮一番，让许久不见的老同们觉得自己过得很好，这也是人的一种虚荣心和自尊心吧。我们发现去餐厅吃饭，上菜之后都是“手机先吃”，一番摆拍、修图，再配上些生活很美好，很正能量的文字分享到朋

太阳_2209·2023-10-12 12:49

线上上课，我这样来保证教学质量

每个学生都要检查上节课的学习情况，通过提问多个问题来实现，没有掌握的，记录下来，课后跟进；003课前小测，测试上节课的重点知识点，通过听写和测试题来检测，小测要发到我微信上，逐一批改，单独辅导；004课后作业

英语老师洪泽荣·2023-10-12 07:58

电大搜题——广东开放大学学子的得力助手

然而，由于学习方式的特殊性，广大电大学子常常面临课后作业和考试复习的艰巨任务。电大搜题微信公众号的出现，为他们带来了极大的便利。作为一名电大学子，你

diandast·2023-10-12 03:00

吴恩达深度学习第二门课第一周总结

吴恩达深度学习第二门课第一周总结一、梯度消失/爆炸及解决办法二、正则化方法先上目录：从目录可以看到第一周主要解决了两个问题：过拟合，预防梯度消失/梯度爆炸。现在分别来讨论并进行代码实现。

半个女码农·2023-10-12 00:37

吴恩达深度学习第一门课学习总结

吴恩达老师深度学习第一门课的核心就是理解前向传播，计算cost，反向传播三个步骤（其实只要静下心来把教程里的公式在草稿纸上推一遍，也不会很难），吴恩达老师主要是通过逻辑回归来讲解这些概念首先是如何处理输入样本

半个女码农·2023-10-12 00:37

吴恩达《Machine Learning》-machine-learning-ex1线性回归作业（一）

ex1.m%%MachineLearningOnlineClass-Exercise1:LinearRegression%Instructions%------------%%Thisfilecontainscodethathelpsyougetstartedonthe%linearexercise.Youwillneedtocompletethefollowingfunctions%inthis

丰brother·2023-10-11 12:30

教娃时间管理，再也不用心力交瘁地催娃了（上）——心有小钟表

最近这一两年，朵朵有了课后作业，我跟她展开了各种时间拉锯战，也对娃的磨蹭有了一些思考，积累了些许战斗经验。这几天整理了出来，供大家讨论。首先，我们界定一下，磨蹭，是指娃做某事的时间，超出了合理预期。

小达摩和小天狗·2023-10-11 03:39

机器学习代码实现篇——SVM

1.4带约束的最优化问题求解1.5核函数(kernel)1.6SMO算法2.SVM代码详解2.1源码分析2.2实践检验 吴恩达老师课程中的SVM介绍比较简单直观化，但是理论推导不够，这篇博客本着手写代码实现

lavendelion·2023-10-11 00:17

（一）线性回归与特征归一化(feature scaling)

吴恩达机器学习视频https://study.163.com/course/courseMain.htm?

xiangkej·2023-10-11 00:46

java 课后作业

杨辉三角组合数publicclassYH{publicstaticvoidmain(Stringagrs[]){inta[5][5],i,j;for(i=0;i<5;i++){for(j=0;j

weixin_30532973·2023-10-10 23:14

3月11号咨讯部新媒体运营兰晶晶课后作业

问题1.以上五件必须要经历的事,哪个对你来说是最难的?你准备如何攻克?答：首先很荣幸在我这个年纪能遇到像冯老师那么有耐心，又肯帮助他人的老师，非常感恩，也非常珍惜和老师一起共处的日子。希望有冯老师这样的导师相助，我的专业能力会越来越好！！！对于写作，我觉得最难的是持续写作，反复实践。为什么说这个是我比较难呢，因为我的个性比较浮躁，本身像我这种性格是不适合写作的，但是呢又喜欢装文艺，喜欢看书，自然有

AYoyolan·2023-10-10 23:42

命中注定，本该如此

16年的夏天，小小的教室，宽松的三中校服，博爱求真的校训依然历历在目，黑板上密密麻麻的题目和课后作业……就一眼，我看到了你，你和王同学在打闹，他拽着你的袖子，你似生气的打了他两下。这是我初见你的场景。

微读派·2023-10-10 07:31

The Summary Journal of Semester 1 (Dec, 2020)

[Suggestions]：多主动学习英语，认真完成课后作业！2）在这个学期的复盘日志中，

行管一石将·2023-10-10 07:09

吴恩达《微调大型语言模型》笔记

微调（fine-tuning）就是利用特有数据和技巧将通用模型转换为能执行具体任务的一种方式。例如，将GPT-3这种通用模型转换为诸如ChatGPT这样的专门用于聊天的模型。或者将GPT-4转换为诸如GitHubCoplot这样的专门用于写代码的模型。这里的微调特指生成式任务上的微调。在这种方式中，需要更新整个模型的权重，而不是像其他模型一样只更新部分权重微调的训练目标与预训练时的目标相同，目的是

小小白2333·2023-10-10 01:24

信息学奥赛学习、训练、测试的顺序，思路及方法

信奥学习的方法其实很简单和学其他的学科是差不多的思路、方法和过程1、预习（在上课的时候可以带着问题来听课）2、课上认真听讲良好的开端是成功的一半3、教师讲完了相关的知识点后课上会带着学生做一些简单的课上练习信息学奥赛算法基础课堂练习与课后作业信息学奥赛算法基础课堂练习与课后作业

dllglvzhenfeng·2023-10-09 18:02

吴恩达机器学习（十九）—— 异常检测

吴恩达机器学习系列内容的学习目录→\rightarrow→吴恩达机器学习系列内容汇总。

大彤小忆·2023-10-09 16:44

《deep learning》前两周课程总结

学习深度学习，当然从吴恩达的《deeplearning》开始，原理讲得很透彻也很易懂，适合我这种没什么基

liuchungui·2023-10-09 06:16

LSTM在text embedding中的作用(Cross modal retrieval)

如图吴恩达深度学习课程中LSTM结构图：相比于原始的RN

__main__·2023-10-09 01:00

10.8课后作业漏点

1.⚠️⚠️⚠️对选择器进行命名的时候必须单词在前数字在后！！！不然倒腾半天啥也显示不出来然后它还不显示语法错误aha凸^-^凸

webdowhatIlike·2023-10-08 21:22

2020-2-27 星期四中转小雨亲子日记第1033天

网课一天接着一天地开展着，宝贝已经习惯了这样的学习生活，每天能做到认真听讲、积极完成课后作业等，多次受到老师的表扬。我们的老师也很敬业，本着对每个学生负责任的教学态度，起早贪黑，

小轩仔0808·2023-10-08 09:15

day5 - 课后作业

1.编辑一个1.txt文件，内容如下cat>>1.txt>test.txt<

青衫忆笙666·2023-10-08 09:39

时刻归零29号第一节课后作业，建立自己的时间管理心智模型

建立自己的时间管理心智模型1、根据自己的实际情况罗列出自己目前的真实情况。2、要想做出去打破常规，要怎么做？要通过什么样的方式走出去？通过什么样的方式来学习获得什么样的知识？时间节点是怎么样的？3、用什么样的方式来记录自己的成长？自认为要达到什么样的理想状态？一、我目前的真实情况:1、职业:自主创业【中小学课外辅导班】。2、一个人带三个孩子，其中我自己的一个，两个是我哥哥的。3、经济状况:负债5万

田粉仙·2023-10-08 07:36

东北大学材料成型机械设备课后作业答案汇总

什么是连铸？连铸机主要哪几部分组成？①连铸，即连续铸造，是把液态金属连续浇注到连铸机的水冷结晶器内,经过凝固成型、切割而直接得到铸坯或铸带的生产工艺。②连铸机主要由钢包、中间包、结晶器、结晶器振动装置、二次冷却装置以及铸坯导向装置、拉坯矫直装置、切割装置、出坯装置等部分构成。连铸机主要参数有哪些？什么是弧形半径和铸机流数？连铸机参数主要包括铸坯断面、拉坯速度、冶金长度、弧形半径、铸机流数等。弧形半

Big_Big_Dai·2023-10-08 04:24

吴恩达深度学习＜笔记＞优化算法

吴恩达深度学习优化算法一、1.Mini-batchgradientdescent二、GradientdescentwithmomentumRMSpropAdam优化算法学习率衰减一、1.Mini-batchgradientdescent

不自知的天才·2023-10-07 20:58

吴恩达深度学习笔记优化算法

一、Mini-batchgradientdescent(小批量梯度下降法)Mini-batch：把整个训练数据集分成若干个小的训练集，即为Mini-batch。为什么要分？梯度下降法必须处理整个训练数据集，才能进行下一次迭代。当训练数据集很大时，对整个训练集进行一次处理，处理速度较慢。但是如果每次迭代只使用一部分训练数据进行梯度下降法，处理速度就会变慢。而处理的这些一小部分训练子集即称为Mini-

uponwyz·2023-10-07 20:27

【深度学习】吴恩达-学习笔记优化算法（动量梯度，RMSprop，Adam）、参数初始化、Batch Norm

目录动量梯度下降法：让梯度下降的过程中纵向波动减小RMSprop:消除梯度下降中的摆动Adam优化算法:神经网络参数初始化学习率衰减BatchNorm关于Batch_norm:Batch_norm在测试时：动量梯度下降法：让梯度下降的过程中纵向波动减小动量梯度下降法采用累积梯度来代替当前时刻的梯度。直观来讲，动量方法类似把球推下山，球在下坡时积累动力，在途中速度越来越快，如果某些参数在连续时间内梯

—Xi—·2023-10-07 20:55

2.2吴恩达深度学习笔记之优化算法

1.Mini_batchgradientdescent小批量梯度下降法思想：batchgd是一次性处理所有数据，在数据集较大时比如500万个样本，一次迭代的时间会很长，而mini_batchgd是把数据集分为多个子数据集，每个eopch中对子集进行一次处理实现：实现mini_batch分为两步，第一步shuffle，将原集打乱，乱序步骤确保将样本被随机分成不同的小批次。第二步partition分割

Traviscxy·2023-10-07 20:25

1、保护模式--Windows内核学习笔记

1、基础1.1、万丈高楼平地起，只有打下坚实的基础，才能长远1.2、多半毁于浮躁1.3、做好眼前的事情，基础扎实了，再向后走1.4、遵守法律法规，拒绝从事非法相关的工作1.5、一定要按照要求走，尤其是课后作业

txPNDGMCSY·2023-10-07 04:37

由发传单开始的职场生涯

传单发了没几天，被一个老太太看上，教他三年级的小孙子课后作业。

饭饭在吃饭·2023-10-07 04:25

【无标题】

【机器学习】机器学习笔记（吴恩达）-CSDN博客1.误差平方代价函数，对于大多数问题，特别是回归问题，都是一个合理的选择。2.梯度下降会自动采取更小的步骤，所以不需要随时间减小学习率a。

FlyingAnt_·2023-10-06 20:53

3月20日媒宣小芹课后作业

1、300字学习感受写作是一件需要日积月累的事情，坚持每天在早上或晚上找个固定的时间去进行写作，或者坚持每天在片段时间随时随地的写作，慢慢积累长此以往能够提升自己的写作水平。随时随地的写作，包括平时自己在个人社交平台进行的心情抒发和思想感悟，朋友圈、微博、互动评论等，通过组织语言和词汇将自己的想法明确表达。平时也要注重积累，比如一闪而过的创意、瞬间的想法、看到的精彩案例等等，都可以用作以后写作的素

最美极光·2023-10-06 20:29

今天不行，明天再行

老师交代了课后作业，在课上，他花了十五分钟的时间给我们演示，同时录了十五分钟操作视频。但回去以后用自己的电脑我怎么也无法得出该有的结果，我

芋圆要努力·2023-10-06 13:50

吴恩达机器学习（八）

异常检测第一百二十三课：问题动机什么是异常检测？判断xtext，即新的飞机引擎是否能像一个正常的引擎一样工作？更正式的定义：建立模型p(x)，将xtest与p(x)进行比较：欺诈检测：寻找网站中操作异常的用户工业生产领域计算机机群管理第一百二十四课：高斯分布正态分布两个参数，均值u；方差σ^2u控制钟形曲线的中心位置，σ控制钟形曲线的宽度例子：阴影面积的积分都是1！参数估计问题：参数估计问题就是给

带刺的小花_ea97·2023-10-06 10:31

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 - 第三周测验

课程1_第3周_测验题目录：目录第一题1.以下哪一项是正确的？A.【】a[2](12)a^{[2](12)}a[2](12)是第12层，第2个训练数据的激活向量。B.【】X是一个矩阵，其中每个列都是一个训练示例。C.【】a4[2]a^{[2]}_4a4[2]是第2层，第4个训练数据的激活输出。D.【】a4[2]a^{[2]}_4a4[2]是第2层，第4个神经元的激活输出。E.【】a[2]

coldstarry·2023-10-05 09:54

世界上有没有完全没负担又能特别嗨的事？

比如发自内心的快乐周二上线上消费者心理学给同学们布置了一个课后作业，在宿舍里对舍友进行发自内心毫无保留的夸奖和赞美，写下自己被夸时的心理感受。

柔软的彼得潘·2023-10-05 02:17

sheng的学习笔记-【中英】【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第四周测验

课程1_第4周_测验题目录：目录第一题1.在我们的前向传播和后向传播实现中使用的“缓存”是什么？A.【】它用于在训练期间缓存成本函数的中间值。B.【】我们用它将在正向传播过程中计算的变量传递到相应的反向传播步骤。它包含了反向传播计算导数的有用值。C.【】它用于跟踪我们正在搜索的超参数，以加快计算速度。D.【】我们用它将反向传播过程中计算的变量传递到相应的正向传播步骤。它包含用于计算正向传播

coldstarry·2023-10-04 21:56

能量小画第二十周——橙西个人小结

图片发自App图片发自App周五的课后作业晕色练习，荷花改的次数最多，喜欢的人最多的是小红伞，嘿嘿！图片发自App三年打卡群，开始自己创作，很激动，自己居然能画出来一个完整的场景。蘑菇精灵，你好啊！

橙西Bb·2023-10-04 21:17

ubuntu之路——day10.4 什么是人的表现

结合吴恩达老师前面的讲解，可以得出一个结论：在机器学习的早期阶段，传统的机器学习算法在没有赶超人类能力的时候，很难比较这些经典算法的好坏。也许在不同的数据场景下，不同的ML算法有着不同的表现。

初仔仔·2023-10-04 20:31

sheng的学习笔记-【中文】【吴恩达课后测验】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第二周测验

课程2_第2周_测验题目录：目录第一题1.当输入从第8个mini-batch的第7个的例子的时候，你会用哪种符号表示第3层的激活？A.【】a[3]{8}(7)a^{[3]\{8\}(7)}a[3]{8}(7)B.【】a[8]{7}(3)a^{[8]\{7\}(3)}a[8]{7}(3)C.【】a[8]{3}(7)a^{[8]\{3\}(7)}a[8]{3}(7)D.【】a[3]{7}(8)

coldstarry·2023-10-04 19:46

sheng的学习笔记-【中文】【吴恩达课后测验】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第三周测验

课程2_第3周_测验题目录：目录第一题1.如果在大量的超参数中搜索最佳的参数值，那么应该尝试在网格中搜索而不是使用随机值，以便更系统的搜索，而不是依靠运气，请问这句话是正确的吗？A.【】对B.【】不对答案：B.【√】不对第二题2.每个超参数如果设置得不好，都会对训练产生巨大的负面影响，因此所有的超参数都要调整好，请问这是正确的吗？A.【】对B.【】不对答案：B.【√】不对第三题3.在超参数

coldstarry·2023-10-04 19:46

sheng的学习笔记-【中文】【吴恩达课后测验】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第一周测验

课程2_第1周_测验题目录：目录第一题1.如果你有10,000,000个例子，你会如何划分训练/验证/测试集？A.【】33%训练，33%验证，33%测试B.【】60%训练，20%验证，20%测试C.【】98%训练，1%验证，20%测试答案：C.【√】98%训练，1%验证，20%测试第二题2.验证集和测试集应该：A.【】来自同一分布B.【】来自不同分布C.【】完全相同（一样的(x,y)对

coldstarry·2023-10-04 19:45

sheng的学习笔记-【目录】【中文】【deplearning.ai】【吴恩达课后作业目录】

学习吴恩达的深度学习，用于记录笔记知识目录和引用文章原文见下面，但已经变为收费的：【目录】【中文】【deplearning.ai】【吴恩达课后作业目录】_吴恩达深度学习何宽-CSDN博客免费的用于学习的

coldstarry·2023-10-04 19:15

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 - 第一周测验

课程1_第1周_测验题目录：目录第一题1.“人工智能是新电力”这个比喻指的是什么？A.【】人工智能为我们的家庭和办公室的个人设备供电，类似于电力。B.【】通过“智能电网”，人工智能正在传递新一波的电力。C.【】人工智能在计算机上运行，因此由电力驱动，但它让计算机做以前不可能做的事情。D.【】与100年前开始的电力类似，人工智能正在改变多个行业。答案：D.【√】与100年前开始的电力类似，人

coldstarry·2023-10-04 19:13

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