吴恩达深度学习编程课后作业第8页

吴恩达《机器学习》12-2-12-3:大边界的直观理解、大边界分类背后的数学

一、大边界的直观理解1.大间距分类器的背景支持向量机的大间距分类器着眼于构建一个能够在正负样本之间划定最大间距的决策边界。为了理解这一点，首先观察支持向量机的代价函数，其中涉及到正负样本的代价函数cos1()和cos0()。对于正样本（=1），我们希望^的值大于等于1，而对于负样本（=0），希望^的值小于等于-1。这要求决策边界不仅能够正确分离样本，还需要具备足够的“安全间距”。2.支持向量机的大

不吃花椒的兔酱·2023-12-16 12:01

吴恩达《机器学习》12-4-12-5:核函数 1、核函数 2

一、核函数11.多项式模型的局限性在之前的学习中，了解到可以使用多项式模型来解决无法用直线进行分隔的分类问题。例如，对于判定边界的建模，可能会使用类似于以下形式的模型：然而，这样的多项式模型在实际应用中可能存在一些问题，特别是对于高维度的数据。因此，需要一种更有效的方法来构造新的特征。2.核函数的引入为了解决上述问题，引入了核函数的概念。核函数允许我们通过将原有特征与预先选定的地标（Landmar

不吃花椒的兔酱·2023-12-16 12:55

GDPU 数据结构课后作业（持续更新……）

文章目录第1章第2章作业1作业2第3章作业1作业2第4章第5、6章二叉树作业1第7章哈夫曼树第8章图图1图2图3第9章排序第1章第2章作业1作业2第3章作业1作业2第4章第5、6章二叉树作业1第7章哈夫曼树第8章图图1图2图3第9章排序

兑生·2023-12-15 08:27

《做手工》教学手记

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月最新版教学目的：1.鼓励学生乐于表达，向同学介绍介绍自己的手工作品。

河马老师的课堂·2023-12-14 23:04

深度学习学习顺序梳理

spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=9607a6d9d829b667f8f0ccaaaa142fcb1.吴恩达机器学习课程已学完，时间较久了，后续可以重新听一遍，整理一下笔记

陌上阳光·2023-12-14 23:37

吴恩达《机器学习》12-1:优化目标

在机器学习的旅程中，我们已经接触了多种学习算法。在监督学习中，选择使用算法A还是算法B的重要性逐渐减弱，而更关键的是如何在应用这些算法时优化目标。这包括设计特征、选择正则化参数等因素，这些在不同水平的实践者之间可能表现出截然不同的效果。在支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）这一强大而受欢迎的算法中，我们发现了一种更为清晰且强大的学习方式，尤其在处理复杂非线性方程时。在这篇

不吃花椒的兔酱·2023-12-14 22:34

单变量线性回归的机器学习代码

本文为学习吴恩达版本机器学习教程的代码整理，使用的数据集为https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/f2757f85b99a2b800f4c2e3e9ea967d9e17dfbd8

ShawnWeasley·2023-12-14 22:59

学习机器学习开始的一些别人的看法

吴恩达晒妻又晒车，顺便宣布了一个重大消息清华系“AI帮”崛起，要驱动1500亿元产业规模

wang--moumou·2023-12-14 19:15

学习小组Day2笔记--点点滴滴

召唤Linux课后作业怎样输出长格式列表ls-1如何查看长格式列表中文件的大小ls-lh查看系统版本lsb_release-a查看硬盘空间情况df-lm查看内存free-m怎样建立/tmp/tmp1/tmp1.1

点点滴滴的进步·2023-12-07 00:27

# 解决Github克隆下载代码慢的问题（超级简单不用修改Hosts）

最近我在学习吴恩达的机器学习课程，我需要将一些资料从Github中下载下来，如下图image但是如果直接在Github上克隆下载代码往往速度特别慢，200M的东西速度却是24kb/s，心态炸了。

Vicent·2023-12-05 23:30

吴恩达深度学习笔记(36)-神经网络的梯度消失/梯度爆炸

梯度消失/梯度爆炸（Vanishing/Explodinggradients）训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是你训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。这节课，你将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义，以及如何更明智地选择随机初始化权重，从而避免这个问题。假设你正在训练这样一个极深的神经网络，为了

极客Array·2023-12-05 23:01

井字棋--课后程序(Python程序开发案例教程-黑马程序员编著-第7章-课后作业)

实例2：井字棋井字棋是一种在3*3格子上进行的连珠游戏，又称井字游戏。井字棋的游戏有两名玩家，其中一个玩家画圈，另一个玩家画叉，轮流在3*3格子上画上自己的符号，最先在横向、纵向、或斜线方向连成一条线的人为胜利方。如图1所示为画圈的一方为胜利者。图1井字棋本实例要求编写程序，实现具有人机交互功能的井字棋。实例目标理解面向对象的思想能独立设计类掌握类的继承和父类方法的重写实例分析根据实例描述的井字棋

xiaozhima-dun·2023-12-05 21:16

1-4 重复任务

【精时力学习日志】本训练营：日清单·7月版今日主题：1-4重复任务学习日期：2020年7月2日课后作业：1、添加7个重复任务；2、找它的优缺点和注意事项1、[我学]今天在课程中的收获：【课前小故事，行百里者半九十

孔雀勇士·2023-12-05 00:23

感恩日记2019/09/19（第九期62-108）总1063

完成课后作业及感悟分享。随喜自己的精进。感恩一整天满满的收获。感恩爱人帮我做午餐。他做饭、洗碗，我炒菜。感恩我

喜羊羊_43e1·2023-12-04 08:11

吴恩达《机器学习》10-4-10-5:诊断偏差和方差、正则化和偏差/方差

一、诊断偏差和方差在机器学习中，诊断偏差和方差是改进模型性能的关键步骤。通过了解这两个概念，能够判断算法的问题究竟是欠拟合还是过拟合，从而有针对性地调整模型。1.概念理解偏差（Bias）：表示模型对于训练数据的拟合程度。高偏差意味着模型过于简单，无法捕捉数据的复杂性，导致欠拟合。方差（Variance）：表示模型对于训练数据的敏感程度。高方差意味着模型过于复杂，几乎完美地适应训练数据，但在未见过的

不吃花椒的兔酱·2023-12-03 22:30

吴恩达《机器学习》10-1-10-3:决定下一步做什么、评估一个假设、模型选择和交叉验证集

一、决定下一步做什么在机器学习的学习过程中，我们已经接触了许多不同的学习算法，逐渐深入了解了先进的机器学习技术。然而，即使在了解了这些算法的情况下，仍然存在一些差距，有些人能够高效而有力地运用这些算法，而其他人可能对接下来的步骤感到陌生，不清楚如何正确运用这些知识。在本节课程中，我们将讨论一个关键问题：在机器学习项目中，当我们面临改进算法性能的任务时，我们应该如何决定接下来的工作方向呢？为了解答这

不吃花椒的兔酱·2023-12-03 22:00

吴恩达《机器学习》11-1-11-2:首先要做什么、误差分析

一、首先要做什么选择特征向量的关键决策以垃圾邮件分类器算法为例，首先需要决定如何选择和表达特征向量。视频提到的一个示例是构建一个由100个最常出现在垃圾邮件中的词构成的列表，根据这些词是否在邮件中出现来创建特征向量，尺寸为100×1。构建分类器算法的决策对于垃圾邮件分类器，面临多个决策：收集更多数据：获取更多垃圾邮件和非垃圾邮件的样本，以提高算法的性能。基于邮件的路由信息开发特征：利用邮件的路由信

不吃花椒的兔酱·2023-12-03 22:29

GPT 中文提示词技巧：参照 OpenAI 官方教程

概述-OpenAIAPI部分案例是参考：根据吴恩达老师教程总结出中文版prompt教程_哔哩哔哩_bilibiliup主的内容。

灰海宽松·2023-12-03 15:34

MATLAB程序设计课后作业六

书上课后例题，导弹飞行问题的a,c两题。clc;clear;closeall;%定义初始条件c=0.002;%拉力系数g=32.2;%重力加速度v0=600;%初始速度a=pi/4;%初始角度v0x=v0*cos(a);%水平分量v0y=v0*sin(a);%垂直分量y0=0;%初始高度t0=0;%初始时间yinit=[v0x;v0y;y0;t0];%初始条件向量%定义求解区间x0=0;%初始位置

揽阳°·2023-12-03 14:03

MATLAB程序设计课后作业五

一、改写高斯积分函数clc;clear;closeall;ff=@(x)x*x*exp(x);s1=GaussL(ff,0,1,2);%积分点为2点s2=GaussL(ff,0.5,1,3);%积分点为3点disp(s1);disp(s2);functions=GaussL(f,a,b,n)%输入：f为待积分函数的函数句柄，a和b为积分上下限，n为积分点个数%输出：s为积分值ifn==2x=[-0

揽阳°·2023-12-03 14:56

06、基于内容的过滤算法Tensorflow实现

06、基于内容的过滤算法Tensorflow实现开始学习机器学习啦，已经把吴恩达的课全部刷完了，现在开始熟悉一下复现代码。对这个手写数字实部比较感兴趣，作为入门的素材非常合适。

怡步晓心l·2023-12-03 11:16

05、基于梯度下降的协同过滤算法

05、基于梯度下降的协同过滤算法理论与实践Python开始学习机器学习啦，已经把吴恩达的课全部刷完了，现在开始熟悉一下复现代码。对这个手写数字实部比较感兴趣，作为入门的素材非常合适。

怡步晓心l·2023-12-03 11:46

03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（2）

：03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（1）03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（2）K-means聚类的图像压缩开始学习机器学习啦，已经把吴恩达的课全部刷完了

怡步晓心l·2023-12-03 11:45

04、基于高斯分布的异常检测算法

04、基于高斯分布的异常检测算法原理与实践开始学习机器学习啦，已经把吴恩达的课全部刷完了，现在开始熟悉一下复现代码。对这个手写数字实部比较感兴趣，作为入门的素材非常合适。

怡步晓心l·2023-12-03 11:39

2020-12-17 吴恩达-神经网络与深度学习-第四周编程练习

Github地址：https://github.com/Poissons/wuenda-Deep-Learning-And-Neural-Network-fourth-week-excercise.git

Vivivivi安·2023-12-03 02:35

感赏日记2018,1,16（16）

课后作业认真完成，不会的马上找同学或老师解决。投射儿子磁场强，用幽默吸引他爱与爱他的伙伴们课间休息笑声不断。投射儿子合理安排手机游戏时间，爱上学习，能在学习中感觉被知识充实的快乐。

谭必花·2023-12-02 23:19

三只青蛙时间管理训练营《学习时间管理》课后作业

图片发自App参照物：赛美老师、王辰老师，保险钢铁侠获取：他们是如何打造个人保险品牌的，他们在持续做哪些事情，他们是如何吸引客户的。理解：他们之所有这么成功，一定是他们作对了什么。我之所以不成功，一定是因为我做错了什么或者没有做什么。拓展：如何讲他们的方法学以致用，比如学习赛美老师打造个人保险品牌，学习王辰老师每天原创一篇保险文章，学习保险钢铁侠对于合同条款的刻苦专研精神。纠错：在行动过程中不断迭

个人成长旅途·2023-12-02 13:45

“双减”背景下的“无纸化测评”学习感悟

李老师提到：加强学科组、年级组作业统筹，明确各年级作业协调人，合理调控作业结构和布置方式，把课后作业作

吅吅·2023-12-02 06:29

吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》学习笔记

来自：口仆本笔记是deeplearning.ai最近推出的短期课程《ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers》的学习总结。1引言总的来说，当前有两类大语言模型（LLM）：「基础LLM」和「指令微调LLM」。基础LLM基于大量文本数据训练而成，核心思想为预测一句话的下一个单词（即词语接龙）。基于语料的限制，有时会返回不符合预期的结果（如上图所示）。指令微调LLM基于

stay_foolish12·2023-12-02 02:50

吴恩达神经网络和深度学习 assignment3 编程作业构建神经网络模型

1、导入包#Packageimportsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtestCasesimport*importsklearnimportsklearn.datasetsimportsklearn.linear_modelfromplanar_utilsimportplot_decision_boundary,sigmoid,loa

sy今天看代码了吗·2023-12-01 23:50

5.I/O流——对象和类入门（流和基本文件I/O、文件的读写、类和对象入门、流I/O工具）

5.1流和基本文件I/O文件I/O文件的类型5.2文件的读写打开文件关闭文件一个文件两个名称写入文件读取文件检查文件是否成功打开二进制文本文件的读写文件的写入与读取判断文件的写入和读取是否成功文件指针课后作业

Z_Coding·2023-12-01 20:30

迈出自强脚步，追寻心中热爱

17号的时候，向问天老师的哲学课主题是“自强的人生”，留了三个课后作业。能够说出你某个榜样的品质特点吗？能够分享你曾做过的充满勇气的事？你希望拥有什么样的技艺？

千允·2023-12-01 19:17

六项精进打卡2019/11/13

六項精進》3遍，930遍；《大學》3遍共930遍；【經典名句分享】不想别人否定，自己就要更加努力；【行～實踐】一、修身:1、人力资源管理书籍阅读；2、做仰卧起坐50个；3、大学英语教学学习；4、组织行为学的课后作业

Static_1a13·2023-12-01 18:50

手帐管理自己

那就是认真听讲、课后整理逐字稿、反复翻看反复整理直到变成自己的知识、有水平的提问、认真完成课后作业。（很明显地发现自己的作业完成的就特别中规中矩，远不及其他伙伴形式多样，活泼有趣。

小象妈妈2003·2023-12-01 18:55

Essential C++ 面向对象4.1 ~ 5.4

个人认为，结合网上对《Essentialc++》的评论，它不适合初学者：（1）过于精炼，很多内容不会细讲（2）中文版翻译较生硬，逻辑不够连贯清晰（3）课后作业有答案，但是没提供网上可编译的源码（网站开梯无法访问

千帐灯无此声·2023-12-01 16:40

Course1-Week3-分类问题

实现梯度下降4.过拟合与正则化4.1线性回归和逻辑回归中的过拟合4.2解决过拟合的三种方法4.3正则化4.4用于线性回归的正则方法4.5用于逻辑回归的正则方法笔记主要参考B站视频“(强推|双字)2022吴恩达机器学习

虎慕·2023-12-01 15:33

如何阅读一篇论文

来自于吴恩达斯坦福CS230课程步骤：1.列出所有相关文章2.跳过列表3.列出1-5篇文章从0%-100%开始阅读阅读量5-20Paper基本了解一个领域阅读量50-100Paper基本掌握这个领域吴恩达是怎么读论文的

gezigezao·2023-12-01 14:14

《教案的革命：基于课程标准的学历案》读书笔记 08

两个问题：1.如何设计课前、课中与课后作业？2.如何设计分层次的作业？【内容摘要】1.学生自主或合作完成作业是学生经历应用知识的过程，有助于学生自主建构知识、提升能力。

贵龙讲学习·2023-12-01 08:57

2018-03-02-初识机器学习

回家过春节的这段时间，也仅仅是在基友网上copy了吴恩达老师机器学习的教程，也无暇深入研习。现在已经三月初，在所里工作已经有一周左右，慢热的进入状态，开始了机器学习的征程。

cppcwang·2023-12-01 08:36

纯干货——《面向开发者的 ChatGPT Prompt工程》学习笔记

前言本文为吴恩达教授联合Isa一起开设的提示工程教程笔记，记录了一些重要的知识点，并且把实践源码中文版贴出来了，可以跟着本文一起实操～也可以跟着视频过一遍此教程的主要目的是为大家介绍如何在自己的应用开发过程中

MonsterQy·2023-11-30 19:55

吴恩达深度学习笔记(45)-Adam 优化算法(Adam optimization)

Adam优化算法(Adamoptimizationalgorithm)在深度学习的历史上，包括许多知名研究者在内，提出了优化算法，并很好地解决了一些问题，但随后这些优化算法被指出并不能一般化，并不适用于多种神经网络，时间久了，深度学习圈子里的人开始多少有些质疑全新的优化算法，很多人都觉得动量（Momentum）梯度下降法很好用，很难再想出更好的优化算法。所以RMSprop以及Adam优化算法，就是

极客Array·2023-11-30 04:58

【吴恩达机器学习】第十周—大规模机器学习和随机梯度下降

31.jpg1.大规模机器学习1.1大型数据集现实世界中，往往数据集的规模很大，譬如人口普查数据、谷歌、阿里、亚马逊,....等这些互联网公司产生的海量数量。不论采用怎样的算法或优化，可能最后决定模型准确度的主要因素就是数据集的规模，于是，研究和优化大规模数据集的训练变成了很重要的内容。1.png针对大数据集，如果我们一上来就用传统的梯度下降算法，可能往往会训练很慢很慢，达不到预期要求。那么我们该

Sunflow007·2023-11-30 02:10

吴恩达机器学习课后作业Python实现 03 Multi-class Classification & Neural Network

文章目录题目描述数据集介绍逻辑回归（多元分类）神经网络题目描述在本练习中，将使用逻辑回归和神经网络来识别手写数字(从0到9)。练习的第一部分，将扩展之前的逻辑回归实现，将其应用于一对多的分类；第二部分将使用神经网络进行数字识别。数据集介绍该数据集共有5000个训练样本，每个样本是20*20像素的灰度图像，每个像素为一个浮点数，表示该位置的灰度强度。20×20的像素网格被展开成一个400维的向量。在

shy~·2023-11-30 01:27

吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression

文章目录题目说明单变量线性回归梯度下降正则方程调用sklearn库多变量线性回归题目说明在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官，正考虑在不同的城市开设一个新的分店。该连锁店已经在各个城市拥有食品卡车，而且你有来自城市的利润和人口数据。您希望通过使用这些数据来帮助您扩展到下一个城市。单变量线性回归导入库importnumpyasnpimpo

shy~·2023-11-30 01:57

吴恩达机器学习课后作业Python实现 02 Logistic Regression

文章目录逻辑回归正则化逻辑回归逻辑回归题目描述设想你是某大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。对于每一个训练样本，你有他们两次测试的评分和最后是被录取的结果。可以准备构建一个基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型来完成这个预测任务。导入库importnumpyasnpimportpandasaspdi