吴恩达深度学习课程编程作业第4页

LLM 系列 | 04：ChatGPT Prompt编写指南

5月初吴恩达老师与OpenAI合作推出的《ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers》课程，以指

JasonLiu1919·2024-01-01 22:06

关于深度学习下的神经网络总结

然后，针对这些疑问，开始学习台湾老师李宏毅的视频、吴恩达的视频或者国内知名学者的一些视频，接着寻找一系列学习资源，最后，开始怀疑自己，到底在学习什么。以上出现的情景，正是本人遇到的。

Algorithm_Engineer_·2024-01-01 18:47

2019-08-12

我知道，我现在应该马上敲代码，又不然看下吴恩达的视频也好。但是很烦躁，真的越急躁越不想动。

你是你或是你·2024-01-01 06:42

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第二周 - 神经网络的编程基础（笔记+习题+编程作业）

第一门课-神经网络和深度学习（第二周-神经网络的编程基础）2.1二分类（BinaryClassification）二分类中的逻辑回归2.2逻辑回归（LogisticRegression）2.3逻辑回归的代价函数损失函数（误差函数）代价函数（成本函数）2.4梯度下降法2.8使用计算图求导数2.9逻辑回归中的梯度下降单个样本实例m个样本的梯度下降2.11向量化2.14向量化逻辑回归代码流程（非向量化）

卷卷0v0·2024-01-01 02:45

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第一周 - 深度学习引言（笔记+习题）

第一门课-神经网络和深度学习（第一周-深度学习引言）1.2什么是神经网络1.3神经网络的监督学习【概念习题】1.2什么是神经网络在预测房屋价格时，除了房屋的面积，其他的特征例如卧室的数量也会影响房屋的价格。邮政编码或许能作为一个特征，反映步行化程度，也可能体现出附近学校的水平有多好。在图上每一个画的小圆圈都可以是ReLU的一部分，或者其它非线性的函数。基于房屋面积和卧室数量，可以估算家庭人口；基于

卷卷0v0·2024-01-01 02:15

全网最全深度学习案例整理汇总

深度学习-DeepLearning-DL、自然语言处理NLMachine-Learning数学基础矩阵微积分机器学习的数学基础CS229线性代数与概率论基础机器学习基础快速入门机器学习算法地图机器学习吴恩达

xiaoshun007～·2024-01-01 00:07

一文搞懂Transformers—01（Transformers机制）

（本文参考资料来自邱锡鹏老师和吴恩达老师）Transformer结构编码器encoder当输入feed之后，将每一个词映射到一个向量上面（高维到低维称之为嵌入e

今天不要熬夜·2024-01-01 00:29

第一门课神经网络和深度学习

以下是吴恩达老师的原话：深度学习改变了传统互联网业务，例如如网络搜索和广告。但是深度学习同时也使得许多新产品和企业以很多方式帮助人们，从获得更好的健康

彳亍cium·2023-12-28 17:18

2020-12-07 吴恩达-神经网络与深度学习-第三周编程练习

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

Vivivivi安·2023-12-28 14:59

sheng的学习笔记-卷积神经网络

源自吴恩达的深度学习课程，仅用于笔记，便于自行复习导论1）什么是卷积神经网络卷积神经网络，也就是convolutionalneuralnetworks（简称CNN），使用卷积算法的神经网络，常用于计算机视觉等领域

coldstarry·2023-12-28 14:28

文心版吴恩达课程：语义核心（Semantic Kernel）插件的商业应用

文心版吴恩达课程：语义核心（SemanticKernel）插件的商业应用SemanticKernelisanSDKthatintegratesLargeLanguageModels(LLMs)likeOpenAI

skywalk8163·2023-12-28 10:52

吴恩达深度学习笔记（2）-什么是神经网络（Neural Network）

什么是神经网络？(WhatisaNeuralNetwork)我们常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程。有时它指的是特别大规模的神经网络训练。那么神经网络究竟是什么呢？在这个视频中，会讲解一些直观的基础知识。首先，让我们从一个房价预测的例子开始讲起。假设你有一个数据集，它包含了六栋房子的信息。所以，你知道房屋的面积是多少平方英尺或者平方米，并且知道房屋价格。这时，你想要拟合一个根据房屋面积预

极客Array·2023-12-27 20:02

python实现knn算法案例_python机器学习——KNN算法简单入门（真的很简单！）

起初我也是这样的，各种看别人的博客，吴恩达的课程也死磕，但效果不佳。

weixin_39892481·2023-12-27 03:18

2020-12-03 吴恩达-神经网络与深度学习-第二周编程练习

最近听吴恩达老师的课，写课后作业Github地址：https://github.com/Poissons/wuenda-Deep-Learning-And-Neural-Network-second-week-excercise

Vivivivi安·2023-12-27 02:01

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第三周测验

课程4_第3周_测验题目录第一题1.现在你要构建一个能够识别三个对象并定位位置的算法，这些对象分别是：行人（c=1），汽车（c=2），摩托车（c=3）。下图中的标签哪个是正确的？注：y=[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]y=[p_c,b_x,b_y,b_h,b_w,c_1,c_2,c_3]y=[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]A.【】y=[1,0.3,0.7,0.

coldstarry·2023-12-27 01:13

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第二周测验

课程4_第2周_测验题目录第一题1.在典型的卷积神经网络中，随着网络的深度增加，你能看到的现象是？A.【】nHn_HnH和nWn_WnW增加，同时nCn_CnC减少B.【】nHn_HnH和nWn_WnW减少，同时nCn_CnC也减少C.【】nHn_HnH和nWn_WnW增加，同时nCn_CnC也增加D.【】nHn_HnH和nWn_WnW减少，同时nCn_CnC增加答案：D.【√】nHn_H

coldstarry·2023-12-27 01:12

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第一周测验

课程4_第1周_测验题目录第一题1.你认为把下面这个过滤器应用到灰度图像会怎么样？[01−1013−3−113−3−101−10]\begin{bmatrix}0&1&-1&0\\1&3&-3&-1\\1&3&-3&-1\\0&1&-1&0\end{bmatrix}01101331−1−3−3−10−1−10A.【】会检测45度边缘B.【】会检测垂直边缘C.【】会检测水平边缘D.【】会检测

coldstarry·2023-12-27 01:42

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第四周测验

课程4_第4周_测验题目录第一题1.面部验证只需要将新图片与1个人的面部进行比较，而面部识别则需要将新图片与K个人的面部进行比较。A.【】正确B.【】错误答案：A.【√】正确第二题2.在人脸验证中函数d(img1,img2)起什么作用？A.【】只需要给出一个人的图片就可以让网络认识这个人B.【】为了解决一次学习的问题C.【】这可以让我们使用softmax函数来学习预测一个人的身份，在这个

coldstarry·2023-12-27 01:42

深度学习大作业-MobileNetV2水果识别模型

github地址Lab文件夹中有七个深度学习课程相关实验以及文档。（github）fruit为本次大作业使用的数据集。geneFruit为数据增强后的数据集。

Giperxr·2023-12-26 10:32

神经网络和深度学习(吴恩达) 第二周课程提炼

本系列笔记旨在记录自己的学习过程，能够及时回顾整理学过的东西，有助于加深理解和记忆，方便今后回看。学这个课程的同时，也在看《机器学习》(周志华)，所以会将书和视频的内容结合来看，综合学习。本篇主要是第二周课程中讲到的：二分分类、Logistic回归、损失函数、梯度下降、向量化。二分分类：简单理解就是输出的结果是两个离散的值，就像课程中举的例子：通过输入一张图片的信息，经过一系列的计算，输出一个离散

北冥丶有鱼·2023-12-25 19:24

数据结构基础：P2-线性结构----编程作业02：一元多项式的乘法与加法运算

本系列文章为浙江大学陈越、何钦铭数据结构学习笔记，系列文章链接如下：数据结构(陈越、何钦铭)学习笔记文章目录一、题意理解与多项式表示1.1题意理解1.2多项式表示二、程序框架及读入多项式2.1程序框架2.2读入多项式三、加法、乘法运算及多项式输出3.1加法运算3.2乘法运算3.3多项式输出四、整体代码与测试结果一、题意理解与多项式表示1.1题意理解题目：设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和(1)

爱你哦小猪猪·2023-12-25 06:38

AI代写Swarm Computing作业、代写 Swarm Computing帮做Java编程作业

&RequirementTheobjectiveofthisprojectistohaveyoupracticealgorithmdesignanddevelopmentincreativeways.Theprojecteffortwillstrengthenyourskillstobeafirst-classalgorithmsspecialist.Oneofthehottestareasina

dizenti·2023-12-24 06:29

做完这些_成为机器学习方面的专家

概率论这三大件不多说,基础中的基础.2.对于编程工具,b站上500集的python教程---python面向对象编程五部曲(从零到就业).3.对于机器学习的理论板块,推荐b站up主---啥都会一点的研究生,里面有一个吴恩达最新版的教学视频

DARRENANJIAN·2023-12-23 19:13

吴恩达RLHF课程笔记

1.创建偏好数据集一个prompt输入到LLM后可以有多个回答，对每个回答选择偏好比如{prompt,answer1,answer2,prefer1}2.根据这个数据集（偏好数据集），创建rewardmodel，这个model也是一个LLM,并且它是回归模型，返回的是对每个answer的score，loss是最大化winningcandidate和losingcandidate的score。训练结

鱼鱼9901·2023-12-23 14:56

ML学习安排和资源链接

第一阶段：学习前置数学知识机器学习的数学基础_二进制人工智能的博客-CSDN博客第二阶段：认知机器学习吴恩达机器学习【2022中文版教程全集】_哔哩哔哩_bilibili视频5h，看了一点发现后面没字幕了

Nice night·2023-12-23 13:55

MIT 6.824 练习1

像其他的编程作业一样，我去除了核心部分，保留了代码框架，并编写了每一步的提示练习代码在本文的最后面爬虫在第一部分，你需要实现3个版本的网络爬虫。

Daniel_187·2023-12-22 13:56

吴恩达深度学习笔记(28)-网络训练验证测试数据集的组成介绍

从今天开始我们进入新的一个大方向了，改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化，首先进入深度学习的一个新层面，先认识下在深度学习中的数据集的分类。之前可能大家已经了解了神经网络的组成的几个部分，那么我们将继续学习如何有效运作神经网络，内容涉及超参数调优，如何构建数据，以及如何确保优化算法快速运行，从而使学习算法在合理时间内完成自我学习。训练，验证，测试集（Train/Dev/Testsets）在

极客Array·2023-12-21 06:18

吴恩达深度学习-序列模型 3.10触发字监测 + 课程总结

今天学习的是触发字检测，这个说起来可能有点学术，但是简单来说就是。hey,siri!然后你的手机就会亮起来，这就是触发字检测。首先，关于触发字检测还处于发展阶段，并没有一个以绝对优势取胜的算法。如果我们想建立一个算法，那么我们首先要知道数据集如何进行标记，如果从简单的结果来想，我们可以在每次完成一次触发字之后的那个时间设置为1，其他时间设置为0。但这样做是有一些问题的，因为大部分时间是不会触发的，

prophet__·2023-12-20 12:21

儿子14天编程记录

7.25第一次作业，对于很少操作电脑的儿子来说，第一天的编程作业简直是天方夜谭，为了让他情绪稳定，减少负面情绪，我是以身作则，把自己能理解的，能运用的检索方法倾囊相授

文芒笃定·2023-12-20 02:48

机器学习资料整理

ML&DLBookThefastaideeplearninglibrary入门导师，带我走进了机器学习的世界Coursera-ML-AndrewNg-Notes吴恩达老师的机器学习课程个人笔记,"小时候

FMsunyh·2023-12-19 06:52

操作系统实验报告1：ucore Lab 1

uCoreLab1：系统软件启动过程(1)编译运行uCoreLab1的工程代码；(2)完成uCoreLab1练习1-4的实验报告；(3)尝试实现uCoreLab1练习5-6的编程作业；(4)思考如何实现

StuGeek·2023-12-18 20:18

【机器学习】简单认识监督学习

所以我打算从0开始学习机器学习算法，根据吴恩达老

釉色清风·2023-12-18 10:21

LLM tip

openaiembedding+openai3.5turbo快速搭建一个本地知识问答系统，视频也尝试了本地模型进行embedding，效果比较差视频附上相关的ipynb的代码代码链接微软AutoGen链接吴恩达

summermoonlight·2023-12-18 07:28

progressive random convolutions for single domain generalization论文阅读过程

采用的是吴恩达老师的论文阅读方法。

目标是分享一切·2023-12-18 06:59

如何开发一个prompt?prompt的使用有哪些原则？

提示词迭代开发写提示词时，第一次尝试是值得的，反复完善提示，获得越来越接近你想要的结果原文来源于B站吴恩达提示工程教学公开课。

贾欣晓·2023-12-18 05:55

人脸识别

参考资料：coursera课程第四周前半部分及编程作业：ConvolutionalNeuralNetworks主要原理训练一个网络，输出一个128维向量，这些向量要满足，相同人之间距离相差很小，不同人之间距离相差很大

抬头挺胸才算活着·2023-12-18 00:53

AndrewNG Coursera课程编程作业（二）fminunc求解logistics回归

目标：构建一个logistics回归模型，依据学生两次考试的成绩来预测一个学生能否被大学录取通过的输入数据文件为ex2data1.txt：#为用逗号隔开的3列，分别为：exam1Score,exam2Score,lable34.62365962451697,78.0246928153624,030.28671076822607,43.89499752400101,035.8474087699387

UnderStorm·2023-12-17 19:59

深度学习记录--矩阵维数

如何识别矩阵的维数如下图矩阵的行列数容易在前向和后向传播过程中弄错，故写这篇文章来提醒易错点顺便起到日后查表改错的作用本文仅作本人查询参考(摘自吴恩达深度学习笔记)

蹲家宅宅·2023-12-17 11:02

吴恩达《机器学习》11-3-11-5:类偏斜的误差度量、查准率和查全率之间的权衡、机器学习的数据

一、类偏斜的误差度量误差度量的关键性之前的课程中已经提到了误差分析和设定误差度量值的重要性。评估学习算法并衡量其表现需要使用一个实数，这就是误差度量值。然而，在某些情况下，特别是当处理偏斜类时，选择正确的误差度量值可能会对算法的性能产生微妙但重要的影响。偏斜类的问题偏斜类的情况发生在训练集中某一类实例数量非常多，而其他类的实例数量很少或没有的情况下。举例来说，如果希望用算法来预测肿瘤是否是恶性的，

不吃花椒的兔酱·2023-12-16 12:01

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

邱锡鹏神经网络与深度学习课程【二】——绪论3和机器学习概述1

神经网络生物的神经网络：主要是由生物神经元构成先了解生物神经网络如何学习人工神经元输入通过加权进入激活函数，激活函数早期为饱和函数需要连续人工神经网络的搭建激活规则指就是输入输出之间非线性的函数学习算法一般为BP但是拓扑结构变化很灵活根据拓扑结构的不同，大体上分为三种类型，但是大多数网络都是复合型结构，即一个神经网络中包括多种网络结构图网络更为复杂，应用的范围更广神经网络与复合函数的联系神经网络可

桐原因·2023-12-16 08:23

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

[数据结构]线性表1 C++编程作业

链表三插法详解：链表的三种插入方法（头插法，尾插法，任意位置插入）_链表插入_夜路难行々的博客-CSDN博客1·使用头插法创建链表#includeusingnamespacestd;typedefstructLnode{intdata;structLnode*next;}LNode,*LinkList;voidPrintList(LinkList&L){LinkListp=L->next;whil

Linyeji·2023-12-06 12:02

[数据结构]串、数组 C++编程作业

1.关于串的叙述，正确的是（）。A.串是含有一个或多个字符的有穷序列B.空串是只含有空格字符的串C.空串是含有零个字符或含有空格字符的串D.串是含有零个或多个字符的有穷序列解析串是一种特殊的线性表，其元素为单个字符，长度可以为0。2.下面关于串的叙述中，正确的是（）。A.串是一种特殊的线性表B.串中元素只能是字母C.空串就是空白串D.串的长度必须大于零解析串是一种特殊的线性表，其元素为单个字符，长

Linyeji·2023-12-06 12:30

[数据结构]线性表2 C++编程作业

1.在含n个元素的顺序表中，算法的时间复杂度是O(1)的是______。A.访问第i个元素（0≤i≤n-1）和求第i个元素的前驱元素（1≤i≤n-1）B.在第i个元素后插入一个新元素（0≤i≤n-1）C.删除第i个元素（0≤i≤n-1）D.将n个元素从小到大排序2.线性表的链式存储结构与顺序存储结构相比，优点是______。A.所有的操作算法实现简单B.便于随机存取C.便于插入和删除元素D.节省存

Linyeji·2023-12-06 07:01

# 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

推荐频道

吴恩达深度学习课程编程作业