吴恩达深度学习课程作业第13页

【吴恩达深度学习课后作业】编程作业遇到的问题及解决办法（课程1）第二周

参考编程作业的学习地址：【吴恩达课后编程作业】Course1-神经网络和深度学习-第二周作业-具有神经网络思维的Logistic回归原文链接：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79639509lr_utils.py和datasets是原始文件，我们需要将其相关数据从中提取出来。区别于利用jupyter，我使用PyCharm2020.1

五十赫兹小透明·2023-01-19 10:48

吴恩达深度学习第一课第三周单隐层神经网络实现，相关文件、数据集下载以及bug修改心得

最近在学习吴恩达老师深度学习的课程，实现了单隐藏层神经网络的实现，现在将自己在编程过程中遇到的问题记录下。先将需要用到文件的分享链接：https://pan.baidu.com/s/148VvXV-SWW-PrFS7mVK_oA密码：rkk7导入需要的库importnumpyasnp#Python绘制图形的库importmatplotlib.pyplotasplt#testCases提供了一些测试

你猜不到我是谁~·2023-01-19 09:12

深度学习 | 吴恩达深度学习课程2 Week1

Course2Week1编程作业1任务2初始化参数2.1数据2.2神经网络模型2.3初始化为零2.3.1代码2.3.2训练2.3.3预测2.4随机初始化2.4.1代码2.4.2训练2.4.3预测2.5抑梯度异常初始化2.5.1代码2.5.2训练2.5.3预测2.6总结3正则化3.1数据3.2代码3.3训练+预测4dropout4.1代码4.1.1前向4.1.2反向4.1.3主代码4.2训练+预测5

写代码的阿呆·2023-01-19 09:41

吴恩达深度学习笔记-Logistic Regression(第1课)

深度学习笔记第一课深度学习介绍1、什么是神经网络？2、用神经网络进行监督学习3、深度学习为什么会兴起？第二课神经网络基础知识1、二分分类2、LogisticRegression3、LogisticRegression损失函数4、LogisticRegression梯度下降5、向量化LogisticRegression6、向量化LogisticRegression的梯度输出7、Python中的广播8

快乐活在当下·2023-01-19 09:35

python量化：如何利用tushare构造FF三因子模型？

FF三因子模型介绍代码实现从tushare调取数据利用数据构建因子总结笔者是一枚大二菜狗，最近刚上完学院开的python金融量化的选修课，挣扎了几日交完了课程作业，但总觉得有点白瞎了tushare的2000

phil_0802·2023-01-19 06:49

baseline是什么

字面意思是：参照物，基准线拿某一个模型做baseline的意思是以这个模型做参考标准，来评估新的模型的效果好坏baseline系统是怎么来的、性能如何，并没有一定的标准：如果你是机器学习的初学者，在做课程作业

kyle-fang·2023-01-19 02:14

【学习周报】深度学习笔记第二周

学习目标：吴恩达深度学习课程week2学习内容：梯度下降法（GradientDescent）计算图（ComputationGraph）逻辑回归中的梯度下降（LogisticRegressionGradientDescent

不要卷我啊·2023-01-18 08:54

吴恩达深度学习deeplearning.ai——第一门课：神经网络与深度学习——第二节：神经网络基础（上）

2.1二元分类(BinaryClassification)这周我们将学习神经网络的基础知识，其中需要注意的是，当实现一个神经网络的时候，我们需要知道一些非常重要的技术和技巧。例如有一个包含mmm个样本的训练集，你很可能习惯于用一个for循环来遍历训练集中的每个样本，但是当实现一个神经网络的时候，我们通常不直接使用for循环来遍历整个训练集，所以在这周的课程中你将学会如何处理训练集。另外在神经网络的

Lishier99·2023-01-16 13:21

Python吴恩达深度学习作业8 -- 深度神经网络的梯度检验

梯度检验假设你是致力于在全球范围内提供移动支付的团队的一员，被上级要求建立深度学习模型来检测欺诈行为–每当有人进行支付时，你都应该确认该支付是否可能是欺诈性的，例如用户的账户已被黑客入侵。但是模型的反向传播很难实现，有时还会有错误。因为这是关键的应用任务，所以你公司的CEO要反复确定反向传播的实现是正确的。CEO要求你证明你的反向传播实际上是有效的！为了保证这一点，你将应用到"梯度检验"。impo

Puzzle harvester·2023-01-16 13:51

吴恩达深度学习课程笔记

1.逻辑回归、梯度下降法、向量化2.广播、关于numpy向量的说明3.神经网络、激活函数、随机初始化4.超参数、划分数据集、偏差与方差、正则化5.

劳埃德·福杰·2023-01-15 16:17

AC框架与DQN在《只狼》以及《黑暗之魂》中的应用

前言：1.这篇文章是对本人该学期强化学习课程作业的整合与概括，仅作为强化学习的入手练习，因此难免会有诸多的疏漏，还请包涵。

依旧范德彪·2023-01-15 15:02

吴恩达深度学习系列课程随记——Course4Week1

1.计算机视觉任务：图片分类/识别：图片是不是猫目标检测：图片中所有车的位置图片风格迁移：让一张图看起来像毕加索画的挑战：数据可能很大，如1k*1k的图片有300万维输入，如果有1000个隐藏单元，一层W会有30亿个参数因此，需要卷积2.边缘检测示例滑动窗口对位相乘，称为卷积运算，小的那个矩阵称为核或者过滤器图中这个过滤器，用来检测垂直边缘。将它反转一下，可以检测水平边缘。（这是从结果看出的，中间

Asteries·2023-01-14 11:03

吴恩达深度学习系列课程随记——Course2Week1

1.训练、验证、测试集训练集：用来训练验证集：用来找出最好模型测试集：无偏评估算法的运行状态（没有也不要紧）小数据时代：70%训练30%测试/60%训练20%训练20%测试大数据时代：99%（或者更多）训练1%验证%1%测试尽量保证验证集和测试集来自同一分布（网页抓取：牺牲了这一点来获取大量数据）没有测试集：这时验证集常常被称作测试集2.偏差、方差两者的平衡很少考虑欠拟合：高偏差（训练集误差高）过

Asteries·2023-01-14 11:32

【深度学习】吴恩达深度学习-Course1神经网络与深度学习-第二周神经网络基础作业

视频链接：【中英字幕】吴恩达深度学习课程第一课—神经网络与深度学习本文题目来源：【中英】【吴恩达课后测验】Course1-神经网络和深度学习-第二周测验吴恩达深度学习第一部分第二周作业打卡目录英文习题中文习题答案英文习题

passer__jw767·2023-01-14 09:11

吴恩达深度学习笔记（一）week4 深层神经网络

深层神经网络1.逻辑回归，结构如下图左边。一个隐藏层的神经网络，结构下图右边：神经网络的层数是这么定义的：从左到右，由0开始定义，比如上边右图，x1、x2、x3、严格上来说逻辑回归也是一个一层的神经网络，而上边右图一个深得多的模型，浅与深仅仅是指一种程度。有一个隐藏层的神经网络，就是一个两层神经网络。记住当我们算神经网络的层数时，我们不算输入层，我们只算隐藏层和输出层。上图是一个四层的神经网络，有

uponwyz·2023-01-14 07:34

吴恩达深度学习笔记4-Course1-Week4【深层神经网络】

深层神经网络（DNN）:一、深层神经网络4层的神经网络：二、前向与反向传播前向(forwardpropagation):反向(backwardpropagation):notation:n[l]：第l层的unit个数W[l]：(n[l],n[l−1])b[l]：(n[l],1)dW[l]：(n[l],n[l−1])db[l]：(n[l],1)singleexample:x：(n[0],1)z[l]

Wang_Jiankun·2023-01-14 07:01

吴恩达深度学习1笔记week4——深层神经网络 Deep L-layer Neural Network

吴恩达深度学习笔记week4——深层神经网络DeepL-layerNeuralNetwork4.1深层神经网络DeepL-layerNeuralNetwork4.2深层网络中的前向传播ForwardPropagationinaDeepNetwork4.3

Saulty·2023-01-14 07:30

Python吴恩达深度学习作业 1 -- Numpy入门与函数向量化

Numpy基础大家好，这里是你们的第一个作业，即使你之前没有用过python，这个作业也会帮助你熟悉接下来会用到的功能操作指南:请使用python3避免使用for循环，除非题目里要求不要更改(#GRADEDFUNCTION[functionname])的注释写完代码，运行下面的cell确认你的输出是对的做完这个作业，你能学会：用ipythonnotebook用numpy，包括函数调用及向量矩阵运算

Puzzle harvester·2023-01-13 19:35

吴恩达深度学习笔记 course3 week2 机器学习策略(2)

1.Carryingouterroranalysis例:当我们在训练一个模型的时候,我们的准确率是90%,bayesoptimizedbias是0%,这个时候错误率达到了10%,那么我们如何分析是哪错了,并且快速改正,如果我们分析发现误将狗识别为猫,那我们是否又应该加入一些狗的图片,增强模型对负样本的训练?这个时候就引入了误差分析分析过程:这里吴恩达老师是取出100张被错误标记的图片,观察其中把狗

weixin_30888707·2023-01-12 11:22

吴恩达深度学习笔记（三）week2机器学习策略

进行误差分析以一个简单的例子为例，在做一个猫图片的分类器时，若产生了5%5%的误差，其中有些图片误把狗分类为猫，是不是应该马上决定设计一个针对狗的识别系统？答案是否定的，若错误分类里面只有少数的是狗则不需要，所以有必要对误差进行分析。常用的误差分析是用一个表格做统计，如下图所示，统计每项可能引起系统误差的比例。清楚标记错误的数据吴恩达：人工干预，对误差进行分析，加入人对数据的理解在构建实际机器学习

lwmiracle·2023-01-12 11:16

吴恩达深度学习笔记course3 week2 测验

第1个问题Tohelpyoupracticestrategiesformachinelearning,inthisweekwe’llpresentanotherscenarioandaskhowyouwouldact.Wethinkthis“simulator”ofworkinginamachinelearningprojectwillgiveataskofwhatleadingamachinel

banghu8816·2023-01-12 11:13

吴恩达深度学习笔记9-Course3-Week2【机器学习策略（ML Strategy）2】

机器学习策略（MLStrategy）2一、误差分析（ErrorAnalysis）1、进行误差分析（Carryingouterroranalysis）当训练完模型后，可以得到该模型的误差。接着我们要不断的对模型进行优化，减少误差。误差分析就是为了指导模型往能最大化减少误差的方向调整。误差分析就是对由不同错误分类类型引起的错误占总错误的比例进行排序，优先优化占比高的错误类型。以识别猫为例，预测失败可能

Wang_Jiankun·2023-01-12 11:42

Coursera | Andrew Ng (03-week2)—机器学习 ML 策略（2）

在吴恩达深度学习视频以及大树先生的博客提炼笔记基础上添加个人理解，原大树先生博客可查看该链接地址大树先生的博客-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂CSDN：http:/

ZJ_Improve·2023-01-12 11:12

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第二课·第一周深度学习的实用层面

目录一、训练集train/验证集dev(val)/测试集test二、偏差/方差三、正则化（解决高方差）（L2正则化）四、正则化如何预防过拟合五、Dropout正则化（最常用：inverteddropout）六、其他正则化方法七、归一化/标准化：代价函数优化更快捷八、梯度消失/梯度爆炸九、权重初始化十、梯度检验（检验反向传播的bug）作业初始化参数正则化Dropout梯度校验内容涉及：超参数调优、如

手可摘星辰不去高声语·2023-01-10 19:06

吴恩达深度学习笔记（六）——超参数调试、Batch正则化和程序框架

一、调试处理给超参数取值：网格中取样点，随机取值，由粗糙到精细的策略。为超参数选择合适的范围：随机取值不是在有效范围内随即均匀取值，选择合适的步进值很重要。比如搜索学习率α，在0.0001到1之间，如果随机均匀取值，则在0.1到1之间应用了90%的资源，在0.0001到0.1之间只有10%的搜索资源。因此，不使用线性轴，而使用对数轴会更加合理。β越接近于1越敏感，需要密集取值。超参数调试实践：照看

子非鱼icon·2023-01-10 19:06

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第一课·第二周神经网络基础

目录1.二分分类2.logistic回归3.logistic代价函数4.梯度下降法5.计算图6.logistic回归中的梯度下降法7.向量化8.向量化logistic回归9.Python中的广播10.pythonnumpy1.二分分类2.logistic回归3.logistic代价函数4.梯度下降法5.计算图可以参考刘普洪老师的计算图6.logistic回归中的梯度下降法7.向量化程序第二、六行错

手可摘星辰不去高声语·2023-01-10 19:06

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第一课·第四周深层神经网络

目录一、深层神经网络二、深层神经网络的前向传播和反向传播三、核对矩阵维数四、参数和超参数作业：一、深层神经网络二、深层神经网络的前向传播和反向传播三、核对矩阵维数拿出一张纸，计算各个矩阵的维度四、参数和超参数作业：#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-"""============================================时间：2021

手可摘星辰不去高声语·2023-01-10 19:36

吴恩达深度学习第一课第二周编程作业

吴恩达深度学习第一课第二周编程作业建议进入本文主题，第二周编程作业你将学会：本人在写这篇作业时的手写笔记：1.导入包2.习题集概述练习1练习23.学习算法的一般结构4.构建我们算法的各个部分4.1Helperfunctions

tqh267·2023-01-10 19:34

吴恩达深度学习第一课第四周作业（2）

深度神经网络在图像分类中的应用1-包2-加载和处理数据集3-模型架构3.1-2层神经网络3.2-L层深层神经网络3.3-一般方法4-二层神经网络练习1-两层模型4.1-培训模型五层神经网络练习2-L_layer_model5.1-训练模型6-结果分析7-使用自己的图像进行测试（可选/未分级练习）当您完成本笔记本时，您将完成第4周的最后一个编程作业，以及课程1的最后一个编程作业！要构建cat/not

tqh267·2023-01-10 19:34

吴恩达深度学习课程第四章第二周编程作业(pytorch实现)

文章目录前言一、问题描述二、前置知识和模型架构1.残差网络的基本知识2.模型架构二、编程实现1.Dataloader加载数据2.残差块的封装3.残差网络ResNets4.主控函数四、结果前言本博客只是记录一下本人在深度学习过程中的学习笔记和编程经验，大部分代码是参考了【中文】【吴恩达课后编程作业】Course4-卷积神经网络-第二周作业这篇博客，对其代码实现了复现，但是原博客中代码使用的是te

麻衣带我去上学·2023-01-10 19:04

吴恩达深度学习课程第五章第二周编程作业(pytorch实现)

文章目录前言一、词向量运算1.数据准备2.余弦相似度3.词类类比二、表情生成器V1三、表情生成器V21.构造嵌入层embedding_layer2.Dataloader3.构造LSTM4.模型训练5.实验结果前言本博客只是记录一下本人在深度学习过程中的学习笔记和编程经验，大部分代码是参考了【中文】【吴恩达课后编程作业】Course5-序列模型-第二周作业-词向量的运算与Emoji生成器这篇博客

麻衣带我去上学·2023-01-10 19:04

吴恩达深度学习课程第二章第三周编程作业(pytorch实现)

文章目录声明一、问题描述二、编程实现1.加载数据集2.使用mini-batch3.利用pytorch搭建神经网络3.1利用torch.nn简单封装模型3.2定义优化算法和损失函数4.整体代码声明本博客只是记录一下本人在深度学习过程中的学习笔记和编程经验，大部分代码是参考了【中文】【吴恩达课后编程作业】Course2-改善深层神经网络-第三周作业这篇博客，对其代码实现了复现，但是原博客中代码使用

麻衣带我去上学·2023-01-10 19:03

吴恩达深度学习课程第二章第一周编程作业

文章目录声明一、任务描述二、编程实现1.数据2.参数初始化2.1初始化参数为02.2参数随机初始化2.3抑梯度异常初始化2.4主控函数2.5测试结果对比2.5.1初始化为02.5.2随机初始化参数2.5.3抑梯度异常初始化3.模型正则化3.1未使用正则化3.2L2正则化3.3dropout正则化总结声明本博客只是记录一下本人在深度学习过程中的学习笔记和编程经验，大部分代码是参考了【中文】【吴恩

麻衣带我去上学·2023-01-10 19:33

【吴恩达深度学习】：第二周编程作业（笔记型）——01

参考资料来源本文主要内容是参照该博主编写的，以下是原文链接：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79639509一、简介吴恩达深度学习第二周作业

无眠·2023-01-10 19:29

【吴恩达深度学习】：第二周编程作业（笔记型）——02

三、编程python版本3.7.43.1安装库和加载程序为了实现这个项目，我们需要安装一下库：numpy：python进行科学计算的基本软件包h5py：是与H5文件中的存储的数据集进行交互的常用软件包h5py文件是存放两类对象的容器，数据集(dataset)和组(group)，dataset类似数组类的数据集合，和numpy的数组差不多。group是像文件夹一样的容器，它好比python中的字典，

无眠·2023-01-10 19:29

吴恩达深度学习笔记（第二周编程作业）

在吴恩达老师的深度学习中的assignment_2_2中实现logisticRegression需要将图片转化成训练集时需要将维度为（209，64，64，3）的图片矩阵转化成二维矩阵（64*64*3，209）的训练集时错误方法：直接使用reshape(64*64*3,209)正确方法：使用reshape(209,-1).T原因：错误方法不能变成我们需要的n*m的矩阵，我们需要保持每列是一个单独的样

ncisiad·2023-01-10 18:58

吴恩达深度学习笔记最全最详细！这一篇足够了！

为了方便学习深度学习课程，转载一个吴恩达老师的一个深度学习笔记，转载的网站是下面这个https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80207815从去年8月份开始，AI界大IP吴恩达在coursera上开设了由5们课组成的深度学习专项课程，掀起了一股人工智能深度学习热潮。这里附上deeplearning.ai的官网：deeplearning.ai

是小李呀~·2023-01-09 00:46

吴恩达老师DeepLearning系列课程最详细学习笔记之23—Jupyter Ipython笔记本的快速指南

学习视频主要来自B站[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili?

james9668·2023-01-09 00:15

吴恩达老师DeepLearning系列课程最详细学习笔记之1—深度学习概念

学习视频主要来自B站[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili?

james9668·2023-01-09 00:14

吴恩达深度学习工程师系列课程笔记（Deep Learning Specialization - deeplearning.ai）

深度学习笔记导航前言传送门完结感想前言选择吴恩达的深度学习视频作为入门是明智的选择，我对比过包括动手学深度学习在内的一些入门资料，感觉还是吴恩达的最为通俗易懂，虽然他在RNN那部分讲的一般，但是即使是这样，也是讲的比较好的。唯一的不太友好的点大概就是英文，好在b站有字幕版本的视频，刚开始可以开0.75倍速，虽然有字幕，但是我还是推荐把英文都听了，一方面锻炼听力，另一方面，字母还是差强人意，关键的部

亦梦亦醒乐逍遥·2023-01-09 00:42

马哥架构第1周课程作业

马哥架构第1周课程作业一.画图解释一次web请求的过程。涉及tcp/ip,dns,nginx，wsgi。二.编译安装nginx,详细解读常用参数。三.基于nginx完成动静分离部署lamp。

这样的宋哥哥·2023-01-08 13:14

吴恩达深度学习视频笔记（持续更新）

深度学习符号字典：http://www.ai-start.com/dl2017/html/notation.html文章目录第一章节：最简单的神经网络逻辑回归LogisticRegression逻辑回归代价函数梯度下降法浅层神经网络激活函数神经网络的梯度下降随机初始化搭建神经网络块第二章节：偏差，方差正则化dropout正则化其他正则化方法归一化（正则化）输入神经网络的权重初始化优化算法Mini-

每天都在努力学习SLAM的小黑·2023-01-08 09:46

吴恩达深度学习学习笔记——C1W3——浅层神经网络——作业——平面数据分类

这里主要梳理一下作业的主要内容和思路，完整作业文件可参考:https://github.com/pandenghuang/Andrew-Ng-Deep-Learning-notes/tree/master/assignments/C1W3作业完整截图，参考本文结尾：作业完整截图。作业目录：作业目标：PlanardataclassificationwithonehiddenlayerWelcomet

预见未来to50·2023-01-08 09:12

吴恩达深度学习课程自学笔记整理(一)——一些自己总结记录的结论和小tips等

注：本人已经学完了吴恩达老师机器学习和深度学习的全部课程，整理出来的知识点是比较笼统的、自己总结的一些结论和经验，发在这里主要是为了方便自己复习翻阅，已经学完大部分课程或者对深度学习有了一定基础的uu可以阅读下~欢迎批评指正。一些基础逻辑回归的代价函数：L(y^,y)=−ylog⁡(y^)−(1−y)log⁡(1−y^)L(\hat{y},y)=-y\log(\hat{y})-(1-y)\log(

yan_nLiiiiii·2023-01-08 07:12

《吴恩达深度学习》学习笔记002_神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)

http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson1-week2.html神经网络的编程基础(BasicsofNeuralNetworkprogramming)二分类(BinaryClassification)我们来看看一张图片在计算机中是如何表示的，为了保存一张图片，需要保存三个矩阵，它们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色通道，如果你的图片大小为64x64像素，

Stark0x01·2023-01-07 17:08

pandas 读取某一单元格的值_pandas读取表格后的常用数据处理操作

这篇文章其实来源于自己的数据挖掘课程作业，通过完成老师布置的作业，感觉对于使用python中的pandas模块读取表格数据进行操作有了更深层的认识，这里做一个整理总结。

请端好你的枪·2023-01-07 10:04

吴恩达深度学习作业中因版本不同导致的一些报错问题

此文只是记录本人在运行吴恩达深度学习作业时，我用的Python包和作业版本不同，导致作业中一些老版本的功能在新版本中去掉了就报错。

可豌豆·2023-01-07 09:57

吴恩达深度学习tensorflow版本问题

1.module'tensorflow'hasnoattribute'global_variables_initializer'问题解决：在import后面加代码tf.compat.v1.disable_eager_execution()然后将源代码改为：y_hat=tf.constant(36,name='y_hat')#Definey_hatconstant.Setto36.y=tf.cons

qq_43178462·2023-01-07 09:24

《吴恩达深度学习》编程作业-第二周

目录1.题目：基于神经网络思维模式的逻辑回归2.声明3.知识回顾4.Python编程分析4.1.导入需要用的库4.2.数据处理4.2.1.读取数据（包括训练集和测试集）4.2.2.取出数据（包括训练集和测试集，还有标签的值）4.2.3.数据维度处理（设置成为合适的维度）4.2.4.标准化数据4.3.构建神经网络4.3.1.定义激活函数sigmiod（z）4.3.2.初始化参数(w、b)4.3.3.

Jerry---·2023-01-07 08:01

吴恩达深度学习1笔记week3——浅层神经网络 One hidden layer Neural Network

吴恩达深度学习笔记week3——浅层神经网络OnehiddenlayerNeuralNetwork3.1神经网络概览NeuralNetworksOverview!

Saulty·2023-01-07 07:01

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