吴恩达深度学习课程编程作业第22页

吴恩达老师机器学习教程中文笔记-在线版

湾区人工智能·2023-01-21 08:47

吴恩达2022机器学习课程评测来了！

吴恩达老师2022年机器学习专项课（MachineLearningSpecialization）上周全新来袭，课程本身并不是新课，与10年前的机器学习专项课相比，编程语言用Python代替了此前的Octave

Datawhale·2023-01-21 08:47

带你少走弯路：五篇文章学完吴恩达机器学习

本文是吴恩达老师的机器学习课程[1]的笔记和代码复现部分，这门课是经典，没有之一。但是有个问题，就是内容较多，有些内容确实有点过时。如何在最短时间学完这门课程？

风度78·2023-01-21 08:47

【免费下载】吴恩达深度学习（DeepLearning.ai）课程讲义及课后测验 pdf 版

吴恩达深度学习（DeepLearning.ai）课程讲义pdf版链接：https://pan.baidu.com/s/1adBW3Kf-KfX8bFFpdO1dKQ提取码：rzss吴恩达深度学习（DeepLearning.ai

早知晓·2023-01-21 08:47

吴恩达机器学习课程资源（笔记、中英文字幕视频、课后作业，提供百度云镜像！）

强烈感谢黄海广博士给的文章思路本文中提及的作者便是黄海广博士本人吴恩达老师的机器学习课程，可以说是机器学习入门的第一课和最热门课程，作者在github开源了吴恩达机器学习个人笔记，用python复现了课程作业

MrRoose·2023-01-21 08:16

吴恩达机器学习课后作业2——逻辑回归（logistic regression）

1.问题和数据假设您是一个大学部门的管理员，您想根据申请人在两次考试中的成绩来确定他们的入学机会。您可以使用以前申请人的历史数据作为逻辑回归的训练集。您的任务是构建一个分类模型，根据这两门考试的分数估计申请人被录取的概率。数据ex2data1.txt内容为一个47行3列(47,3)的数据；其中第一列表示exam1成绩，第二列表示exam2成绩。具体数据如下：34.62365962451697,78

学吧学无止境·2023-01-20 17:01

吴恩达机器学习课后作业7——K-means聚类与主成分分析

1.问题和数据在本练习中，您将实现K-means聚类算法并应用它来压缩图像。在第二部分中，您将使用主成分分析来寻找人脸图像的低维表示之前的题目中都是有监督的算法，每一个样本X都对应有一个标签y,这回我们使用的K-means算法是无监督算法。其原理步骤如下： 2.案例1：给定一个二维数据集，使用K-means算法进行聚类数据集：ex7data2.mat导入包，numpy和pandas是做运算的库，

学吧学无止境·2023-01-20 17:01

吴恩达机器学习系列课程笔记——第五章：Octave教程(Octave Tutorial)

提示：这章选学，可以去学python，第六节可以看看。5.1基本操作https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=26本章学习以种编程语言：Octave语言。你能够用它来非常迅速地实现这门课中我们已经学过的，或者将要学的机器学习算法。过去我一直尝试用不同的编程语言来教授机器学习，包括C++、Java、Python、Numpy和Octave。我发现当使用

Lishier99·2023-01-20 17:00

吴恩达机器学习系列课程笔记——第十四章：降维(Dimensionality Reduction)

14.1动机一：数据压缩https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=79这个视频，我想开始谈论第二种类型的无监督学习问题，称为降维。有几个不同的的原因使你可能想要做降维。一是数据压缩，后面我们会看了一些视频后，数据压缩不仅允许我们压缩数据，因而使用较少的计算机内存或磁盘空间，但它也让我们加快我们的学习算法。但首先，让我们谈论降维是什么。作为一种生动的

Lishier99·2023-01-20 17:30

吴恩达机器学习系列课程笔记——第十一章：机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

11.1首先要做什么https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=65在接下来的视频中，我将谈到机器学习系统的设计。这些视频将谈及在设计复杂的机器学习系统时，你将遇到的主要问题。同时我们会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议。下面的课程的的数学性可能不是那么强，但是我认为我们将要讲到的这些东西是非常有用的，可能在构建大型的机器学习系

Lishier99·2023-01-20 17:59

吴恩达机器学习课程12——无监督学习

吴恩达老师对于k-means算法的过程给出了一个非常通俗易懂的描述与演示：首先

CtrlZ1·2023-01-20 17:26

吴恩达人工智能课总结

神经网络综述1.神经网络概述needsupplement…激活函数的必要性深层网络必要性吴恩达使用的logisticlostfunction为什么relu不会导致线性函数带来的问题计算图的应用1.1模型构建模拟人体神经网络建立神经网络

帅与·2023-01-20 17:56

吴恩达机器学习笔记week11——机器学习系统设计 Machine learning system design

吴恩达机器学习笔记week11——机器学习系统设计Machinelearningsystemdesign11-1.确定执行的优先级Prioritizingwhattoworkon:Spamclassificationexample11

Saulty·2023-01-20 17:52

吴恩达机器学习（十六）—— 聚类

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·2023-01-20 17:50

吴恩达机器学习笔记：（三）梯度下降法

梯度下降法知识点：偏导数、微积分、局部最优解概念介绍梯度下降法目的是为了“下降”，下降的方法是按照“梯度”。比如你在一座山上，当前你只能迈出一步，如何走才能使你的高度下降的最多呢，根据梯度的理论，我们沿着当前梯度的反方向走，会让我们的下降幅度最大。上述例子中，山就是一个函数，在山上的你就是函数中待优化的变量，人的坐标表示变量初始值，我们要求的是函数最小值即到达山底，人该如何走即如何迭代变量。所以我

时间之里·2023-01-20 15:56

吴恩达机器学习笔记多元梯度下降法

之前介绍的梯度下降中只有两个变量，现在考虑有0~n共n+1个变量的时候。与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价函数是所有建模误差的平方和，多变量线性回归的批量梯度下降算法为注意多个变量的变化也是要同时计算更新。参数的范围会对梯度下降的算法产生影响，因此常用的梯度下降处理方法有特征缩放和选择合适大小的学习率特征缩放：要保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下

桃木————·2023-01-20 15:23

吴恩达机器学习MATLAB代码笔记（1）梯度下降

吴恩达机器学习MATLAB代码笔记（1）梯度下降单变量线性回归1.标记数据点（PlottingtheDate)fprintf(‘PlottingData’)data=load(‘D:\代码笔记\吴恩达机器学习

Groot3·2023-01-20 15:52

qiuzitao机器学习（一）：吴恩达机器学习梯度下降

（一）qiuzitao3.25-3.30学习报告3.25（周一）机器学习的第一篇博客，接下来也会坚持更新，谢谢我的导师和CSDN这个平台！#吐槽一下这学期课很多，学费值了；开的语言也多（Python，Java，C++，汇编），不过我钟爱Python和Java，更有兴趣的还是机器学习，人工智能。晚上回顾了Python的文件语法，现在的Python算基础掌握了吧，也是入了这个门，还需要多练习提升，打打

qiuzitao·2023-01-20 15:19

吴恩达机器学习课程笔记1-2

19.5小时，112个视频先学定理再学概念1-3监督学习例子：预测房价--回归问题判断肿瘤是否良性—分类问题2.2代价函数找到Q0Q1的值，使得假设曲线与真实数据点尽可能的拟合如何得到Q0Q1–差的平方和最小，最小化问题代价函数J(Q0,Q1)，也被称为平方误差函数。目标：最小化代价函数还有其他形式的代价函数，但是平方误差代价函数是解决回归问题最常用的手段2.3代价函数一让假设函数更加简单----

海星？海欣！·2023-01-20 14:12

1.吴恩达机器学习课程笔记：多元梯度下降法

1.吴恩达机器学习课程笔记：多元梯度下降法笔记来源：吴恩达机器学习课程笔记：多元梯度下降法仅作为个人学习笔记，若各位大佬发现错误请指正1.1多元特征（变量）每一列代表一个特征，例如：房屋大小、卧室数量、

Uncertainty!!·2023-01-20 14:39

【节选】吴恩达给出的AI职业生涯规划

吴恩达给出的AI职业生涯规划基础的机器学习技能深度学习与机器学习相关的数学软件开发如何获得这些技能？看到AI大神吴恩达给大家的技术学习以及职业规划的意见，受益匪浅。

hongxu000·2023-01-19 14:12

吴恩达机器学习Day1

1.什么是机器学习：让计算机在没有明确编程的情况下学习的研究领域。2.机器学习的两种主要类型是监督学习和无监督学习。3监督学习：监督学习算法从正确答案中学习，给出固定的x按要求输出y；监督学习的两种主要类型是回归和分类；4.无监督学习：让算法自己找出什么是有趣的，或者什么模式或结构可能在这个数据集中与这个特定的数据集.无监督学习算法可能决定数据可以分配给两个不同的组或两个不同的集群，所以你可能会决

Tezzz·2023-01-19 12:43

吴恩达机器学习Day2

1.梯度下降：最小化代价函数；这个表达式的意思是通过获取w的当前值并对它进行少量调整来更新参数w;α：学习率，通常是0-1之间的一个小正数，基本上控制你下坡时的步幅。代价函数的导数项，决定下坡的方向；重复这两个式子，直到收敛（达到了一个局部最小值，在这个最小值下，参数w和b不再随着你采取的每一个额外步骤而改变很多）。w和b要求同时更新的情况：w和b没有同时更新（非正确方法）：学习率α：过小：下降速

Tezzz·2023-01-19 12:43

吴恩达机器学习Day3

特征缩放（归一化）:将范围缩小到0-1内；特征缩放会使梯度下降更快。学习曲线：帮助你看到你的成本J在每次大下降迭代后的变化；通过这学习曲线可以发现梯度下降是否收敛；成本函数J有时上升有时下降，表明梯度下降不能正常工作；可能是学习率α过大；可以适当调小学习率；学习率：按比例慢慢调；特征工程：通过转换或结合原有特征，利用直觉去构造一个新的特征；此例子中的x3。多项式回归：

Tezzz·2023-01-19 12:12

【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

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。

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

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

怎样看pytorch源码最有效？

1.基础知识首先，需要保证有一定的深度学习基础知识，吴恩达的深度学习课还有斯坦福大学的CS231n都是不错的入门教程，只需要有大学数学的基础就可以看懂。然后，需要对Linux系统使用有一定的

Tom Hardy·2023-01-19 06:13

22张深度学习精炼图笔记总结

吴恩达在推特上展示了一份由TessFerrandez完成的深度学习专项课程信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。

小白学视觉·2023-01-18 23:25

吴恩达Deeplearning.ai.course1笔记

目录什么是神经网络单一神经网络多元神经网络用神经网络进行监督学习神经网络的类型示例结构化数据与非结构化数据为什么深度学习会兴起1)一张图表明深度学习/神经网络兴起的原因--规模推动深度学习发展2)规模推动深度学习发展的具体原因3)训练神经网络的过程什么是神经网络单一神经网络以预测房价来举例，在一个x轴表示房子面积，y轴表示房价的坐标图中，标示出6所房屋的信息（如图红×所示），然后通过线性拟合的方式

Jerry学编程·2023-01-18 22:41

图像增强(image augmentation)

21年9月28日——吴恩达课程图像增强在课程的第一周，我们选择用2000个subset来训练dogvescat的模型，得出的结果出现了过拟合，即训练的acc很高，但是在验证集上的acc不高，就说明数据量不够

Crossguo·2023-01-18 20:26

吴恩达机器学习打卡day7

本系列文档按课程视频的章节（P+第几集）进行分类，记录了学习时的一些知识点，方便自己复习。课程视频P64图1，2表示通过对特征向量的进一步细分，是一种提升邮件分类效率的方法。图1 图2 课程视频P65**在实践项目中，应该先简单粗暴的做出一个简单的算法，运行出学习曲线，然后根据曲线的特点对应查找当前模型存在的问题，是数据量不够还是特征向量太少等等…然后对症下药去把时间花在这些值得花的地方上，而不是

学吧学无止境·2023-01-18 14:16

吴恩达机器学习笔记：（二）代价函数

代价函数本例中如下图所示：代价函数实际目的是为了通过寻找θ1，θ2两个参数实现拟合的直线最接近数据点。本例中代价函数的定义θ1，θ2寻找θ1，θ2参数最优值寻找θ1的最优解当θ1=1时当θ1=0.5时当θ1=0时如上图右侧所示，寻当θ1的最优解相当于寻找曲线偏导数等于零的点上图为两个参数同时作用时候生成的数据三维图下图为数据对应的等高线：通过实际数据测试发现当在等高线最中央时拟合的直线最接近数据集

时间之里·2023-01-18 12:04

吴恩达机器学习课程笔记(英文授课) Lv.1 新手村（回归）

玉一·2023-01-18 12:01

吴恩达机器学习课程笔记

吴恩达机器学习课程笔记学习视频第1章1-2什么是机器学习1-3监督学习(supervisedlearningalgorithm)1-4无监督学习(unsupervisedlearningalgorithm

那胖手在星球表面缓慢移动·2023-01-18 11:24

吴恩达机器学习笔记（七）：代价函数

吴恩达机器学习笔记（七）：代价函数Regularizedlinearregression如前言所述，正则化为了让模型更好地切合数据，同时降低过拟合的可能。

BANKA1_·2023-01-18 11:53

吴恩达机器学习课程笔记：模型描述、假设函数、代价函数

1.吴恩达机器学习课程笔记：模型描述、假设函数、代价函数吴恩达机器学习课程笔记：模型描述吴恩达机器学习课程笔记：代价函数仅作为个人学习笔记，若各位大佬发现错误请指正什么是模型？

Uncertainty!!·2023-01-18 11:19

深度学习（十四）：数据增强Data Augmentation

编程语言：Python参考资料：吴恩达老师的深度学习系列视频吴恩达老师深度学习笔记整理深度学习500问唐宇迪深度学习入门视频课程笔记下载：深度学习个人笔记完整版为什么要使用数据增强数据增强，也称数据扩充

打不死的小黑·2023-01-18 10:10

【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

【吴恩达机器学习笔记】第1周 - 线性回归与代价/成本函数

机器学习的模式用训练集的数据，匹配一种算法，生成一个函数（h），这个函数可以输入x，产出y所以机器学习的关键在于：1、选择正确的算法，选择算法之后，函数h的形态就确定了，但是参数未知2、确定函数h的参数值：监督学习：通过训练集的x和y，共同确定参数值无监督学习：通过训练集的x，确定参数值（还没搞懂）最简单的算法：一元线性回归(LinearRegression）相同的算法，不同的参数值：代价/成本函

Sun_Weiss·2023-01-17 09:01

如何在B站读一个深度学习的研究生？

越来越多人涌入这个领域，同时市面上的资料也是百花齐放，但是真正有价值的资料其实并不多，并且出品于大佬们的手这篇blog将会带领你在b站读一个深度学习的研究生保姆级清单，喜欢的话请点个赞~机器学习入门：吴恩达机器学习

爱睡觉的Raki·2023-01-16 21:59

在modelarts中创建mindspore环境,并安装mindvision,并进行深度学习训练(华为)

1.背景:华为在各大重点大学,都有基于mindspore的深度学习课程,常常会发放代金券供学生们实验并提交作业(我白嫖了NKU的)。

StackChan·2023-01-16 18:10

1-吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程，监督学习

(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程【公开课】最新斯坦福李飞飞cs231n计算机视觉课程【附中文字幕】AI应用搜索引擎社交图片分享，分类电影推荐语音识别垃圾邮件识别气候变化优化风力发电医疗诊断工业质检自动驾驶通用

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-01-16 17:33

吴恩达机器学习课程笔记：监督学习、无监督学习

1.吴恩达机器学习课程笔记：监督学习、无监督学习吴恩达机器学习系列课程：监督学习吴恩达机器学习系列课程：无监督学习仅作为个人学习笔记，若各位大佬发现错误请指正机器学习的学习算法：监督学习、无监督学习、半监督学习

Uncertainty!!·2023-01-16 17:31

过拟合问题及正则化

机器学习一、过拟合问题二、代价函数三、线性回归的正则化四、logistic回归的正则化提示：本文是基于吴恩达老师机器学习视频总结一、过拟合问题过拟合问题比较容易理解，我们采用房屋价格这个案例来进行说明：

only demo·2023-01-16 15:52

机器学习正则化：为什么减小参数大小能防止过拟合

这篇帖子写一些关于为什么参数变小能简化模型而防止过拟合的思考首先贴一张吴恩达老师机器学习课程里的图：这张图里，可以看出第三张图千方百计去拟合已有数据，但这会在遇到新数据时导致泛化能力很差。

Glacier1031·2023-01-16 15:21

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《深度学习专项》笔记+代码实战（四）：深度神经网络（全连接网络）

体验完了“浅度”神经网络后，我们终于等到了这门课的正题——深度神经网络了。其实这节课并没有引入太多新的知识，只是把上节课的2层网络拓展成了L层网络。对于编程能力强的同学（或者认真研究了我上节课的编程实战代码的同学，嘿嘿嘿），学完了上节课的内容后，就已经有能力完成这节课的作业了。课堂笔记深度神经网络概述与符号标记所谓深度神经网络，只是神经网络的隐藏层数量比较多而已，它的本质结构和前两课中的神经网络是

大局观选手周弈帆·2023-01-16 13:21

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