吴恩达深度学习课程第42页

吴恩达教授机器学习课程笔记【七】- Part 7 最优模型选择

本节为吴恩达教授机器学习课程笔记第七部分，最优模型选择，主要包括：模型选择方法、特征选择方法以及贝叶斯统计的部分知识。

不会算命的赵半仙·2022-11-07 11:10

吴恩达教授机器学习课程笔记【六】- Part 6 学习理论

本节为吴恩达教授机器学习课程笔记第六部分，学习理论LearningTheory，主要包括：偏差的方差的含义与理解，联合界引理，霍夫丁不等式（切诺夫界），经验风险最小化，有限集和无限集假设类，VC维。

不会算命的赵半仙·2022-11-07 11:40

Coursera吴恩达机器学习课程总结笔记及作业代码——第1,2周

Linearregression1Modelrepresentation2Costfunction3Gradientdescent4Gradientdescentforlinearregression1Mul2plefeatures2FeatureScaling3Learningrate4Featuresandpolynomialregression5Normalequa2on编程作业Linear

一树荼蘼·2022-11-07 11:07

《机器学习-吴恩达》课程笔记week3

目录第三周ClassificationandRepresentationClassificationLogisticRegressionModelCostFunctionSimplifiedCostFunctionandGradientDescentAdvancedOptimizationMulticlassClassificationOne-vs-allSolvingtheProblemofOv

SofiaT·2022-11-07 11:30

机器学习吴恩达课程学习笔记 Part1——从机器学习概念到线性回归

机器学习——吴恩达课程学习笔记Part1文章目录机器学习——吴恩达课程学习笔记Part1一、**Introduction****Welcome**什么是机器学习学习算法的类型：监督学习与无监督学习监督学习

Blanche117·2022-11-07 10:45

吴恩达机器学习系列课程笔记——第二章：单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

2.1模型描述https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=5我们的第一个学习算法是线性回归算法。在这段视频中，你会看到这个算法是什么样子的，更重要的是你将会了解监督学习过程完整的流程。让我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集

Lishier99·2022-11-04 13:25

重磅 | 完备的人工智能AI 学习——基础知识学习路线，所有资料免关注免套路直接网盘下载

套用当今AI大神之一吴恩达创办Coursera初衷：希望能够用最简单的方式，让每个普通人都能了解AI。

小胡说人工智能·2022-11-04 13:21

机器学习编程作业ex8(matlab/octave实现)-吴恩达coursera 异常检测与推荐系统/协同过滤

程序打包网盘地址提取码1111一、（Week9）内容回顾非监督学习问题的两种应用：异常检测与推荐系统1.1AnomalyDetection异常检测1.DensityEstimation密度估计-用发生的概率来判定是否为异常数据1)P(x)10n时使用。多元出现非奇异/矩阵不可逆情况时，从数据集数、特征重复-冗余特征/特征线性相关两个方面进行考虑。第三个选项，识别是否为名人的头像，由于是与不是的样本

独家*记忆·2022-11-04 09:02

机器学习【吴恩达|周志华|李宏毅|算法】清单 #收藏#

网络转自：https://blog.csdn.net/julialove102123/article/details/78729602系列学习记录：1、吴恩达机器学习系列；2、李宏毅机器学习课程；3、周志华西瓜书

guomutian911·2022-11-04 09:59

安全帽图像识别python_安全帽佩戴检测赛：基于YOLOv3

不了解的同学可以看一下吴恩达的深度学习中有关YOLO的讲解，然后在读一下这个博客，写的很详细。最近一直热衷于AI研习社的比赛，对是新手练习实操很友好。

weixin_39815925·2022-11-03 08:36

计算机视觉与深度学习第八章：视觉识别

本文按照北京邮电大学计算机学院鲁鹏老师的计算机视觉与深度学习课程按章节进行整理，需要的同学可借此系统学习该课程详尽知识~第八章视觉识别视觉识别任务分类语义分割语义分割定义语义分割思路1.滑动窗口2.全卷积全卷积优化

113之落·2022-11-03 08:55

论文合集 | 李飞飞新论文：深度学习代码搜索综述；Adobe用GAN生成动画（附地址）...

本周有李飞飞、朱玉可等的图像因果推理和吴恩达等的NGBoost新论文，同时还有第一个深度学习代码搜索综述论文、Adobe用GAN生成角色的动画、Facebook和HuggingFace推出的新代码库等。

数据派THU·2022-11-02 15:38

深度之眼《机器学习》作业班：初识机器学习

但是，在很多情况下，比如在吴恩达参与的直升机飞行研究中，人类根本没有那个精力和能力去写一个覆盖所有情况的硬编码(h

duke.X.du·2022-11-01 23:35

deeplearning.ai 吴恩达网上课程学习（七）——深层神经网络理论学习

本文主要来对浅层神经网络进行扩展，来了解深层神经网络的基本原理。本文参考链接：https://www.missshi.cn/api/view/blog/59a6ad67e519f50d040000e61.概念初识：Logistic回归：一个隐藏层的神经网络：五个隐藏层的神经网络：深层神经网络主要是指的包含的隐藏层的深度。神经网络的层数越多，可以拟合的场景越复杂。实际上，在利用神经网络解决一些问题时

玥晓珖·2022-11-01 23:35

吴恩达机器学习笔记 —— 1 绪论：初识机器学习

http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9280811.html机器学习目前已经应用在很多领域，比如网页搜索、垃圾邮件过滤、点击率预测、生物信息、无人驾驶、无人机、手写体识别、自然语言处理、计算机视觉。更多内容参考机器学习&深度学习什么是机器学习1机器学习一些比较难以变成的能力——ArthurSamuel2通过给定任务T以及性能度量P以及经验E，计算机程序从经验E中

喜欢打酱油的老鸟·2022-11-01 23:35

【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.3）

【吴恩达深度学习笔记-改善深层神经网络】——第一周深度学习的实用层面（1.3）1.3机器学习基础训练神经网络的基本方法：初识模型训练完成后，要看下算法的偏差高不高，如果较高，就试着评估训练集或训练数据的性能

醪糟小丸子·2022-11-01 23:04

吴恩达深度学习课程笔记（2）

（一）对于神经网络的初识可以以logistic回归作为例子，基本的logistic网络可以如下图所示：其中x1，x2，x3可以是各种特征，最后得到预测值a。但是面对复杂问题，一层的网络预测的结果往往是不够的，这就需要多个类似这样的模型叠加，如下图所示：可以将第一层预测的结果输入第二层再次运算，例如第一层可能根据疾病的不同特征预测了疾病的分类、疾病的传染性、疾病是细菌还是病毒导致的，再经过第二层来预

啥都不会的初学者·2022-11-01 23:04

初识深度学习-吴恩达

1.欢迎神经网络和深度学习深度学习实践正则化诊断偏差算法结构化机器学习工程CNN卷积神经网络RNN循环神经网络模型LSTMNPL自然语言处理2.什么是神经网络房屋价格预测案例你只需要负责输入数据即可3layerstructureCNNRNN循环时间序列recurrentneuralnetwork1.3用神经网络进行监督学习神经网络改变了监督学习结构化数据非结构化数据1.4为什么深度学习会兴起如何让

王摇摆·2022-11-01 23:34

机器学习笔记（李宏毅 2021/2022）——第一节：基本概念

toro180·2022-11-01 22:58

MIT发布首个贝叶斯「数据清洗」机器人！8小时洗200万条数据

吴恩达说AI模型里百分之八十的工作要放在数据上，而数据清洗又是保证模型质量的关键步骤，它涉及到领域知识等等，往往很难自动化，MIT最近发布了一个自动数据清洗机器人，有望摆脱手工清洗数据！

Python数据之道·2022-11-01 19:22

《动手学深度学习》学习笔记(一)

本书官网可以免费下载学习，同时还有伯克利深度学习课程。第一章深度学习简介与其设计⼀个解决问题的程序，不如从最终的需求⼊⼿来寻找⼀个解决⽅案。

xiaoyaolangwj·2022-11-01 19:18

“吴恩达deeplearning.ai”学习笔记（p1-p6：第一课时第一章:神经网络的基本概念）

深度学习：指训练神经网络目录主要内容包括：第一章:神经网络的基本概念1.1神经元1.2神经网络1.3用于神经网络进行监督学习的例子1.3.1相对标准的神经网络1.3.2卷积神经网络(CNN)1.3.3循环神经网络(RNN)1.3.4CNN“卷积神经网络结构架构”1.3.5结构化数据1.3.6非结构化数据1.4补充第二章：神经网络编程的基础知识1.神经网络的基本概念1.1神经元（此例用以体会单个神经

KQ.·2022-11-01 11:49

机器学习（吴恩达+西瓜书）学习笔记 - Neural Network

一、为什么要学习神经网络神经网络实际上是一个相对古老的算法，并且后来沉寂了一段时间，不过到了现在，它又成为许多机器学习问题的首选技术。我们已经有线性回归和逻辑回归算法了，为什么还要研究神经网络？我们首先来看几个机器学习问题作为例子，这几个问题的解决，都依赖于研究复杂的非线性分类器考虑这个监督学习分类的问题。我们已经有了对应的训练集，如果利用逻辑回归算法来解决这个问题。首先需要构造一个包含很多非线性

大齐zq·2022-11-01 03:32

机器学习笔记（李宏毅2022）-机器学习基本概念

前期学过吴恩达的深度学习和李沐的pytorch，偶然看到李宏毅的机器学习讲的宝可梦二次元感觉很有趣，正好补充下机器学习知识顺便复习下基本概念，打算看完了。

简生_·2022-11-01 03:01

python添加库详细教程_Python安装机器学习scikit_learn库最详细教程

我为歌狂有崽了·2022-10-30 17:37

python第三周答案_TensorFlow入门（吴恩达深度学习课程2第3周作业）

'''利用Tensorflow框架来实现一个神经网络'''importnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastffromtensorflow.python.frameworkimportopsimporttf_utilsimporttimenp.random.seed(1)'''对于tensorflow的代

张天壹·2022-10-30 14:21

【机器学习】吴恩达作业8.0，python实现异常检测

8.0.异常检测实现异常检测算法，并将其应用于检测网络中的故障服务器。在第二部分中，您将使用协同过滤来构建电影推荐系统。在本练习中，您将实现一个异常检测算法来检测服务器计算机中的异常行为。这些特性度量每个服务器的吞吐量(mb/s)和响应的延迟(ms)。在服务器运行时，您收集了m=307个关于它们行为的样本，因此有一个未标记的数据集{x(1)，…，x(m)}。您怀疑这些样本中的绝大多数都是正常运行的

—Xi—·2022-10-30 02:30

计算机视觉与深度学习第五章：图像基础操作

本文按照北京邮电大学计算机学院鲁鹏老师的计算机视觉与深度学习课程按章节进行整理，需要的同学可借此系统学习该课程详尽知识~第五章图像基础操作一、图像噪声噪声分类二、卷积卷积定义卷积性质卷积示例卷积去噪平均卷积核高斯卷积核中值滤波器三

113之落·2022-10-28 15:32

机器学习（吴恩达）-Octave/Matlab教程

课程地址：https://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1004570029#/learn/video?lessonId=1050718284&courseId=1004570029我直接从Octave的基础操作开始，因为前面的内容的课堂ppt都讲的很详细了原文链接：Octave简要语法记录Octave是一个科学计算及数值分析的工具，和

小胖仙·2022-10-28 14:52

(一) 在Ubuntu18.04配置深度学习开发环境

由于最近学校开设的深度学习课程需要完成一个大作业，于是我想到了在CSDN上记录一下基于深度学习的Minist手写数字识别的学习和动手实践过程，希望能给大家一点点帮助。

ffffanfantastic·2022-10-28 07:43

【深度学习】01-04-深度学习（选修）-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

01-04-深度学习（选修）IntroductionDeeplearningattractslotsofattentionUpsanddownsofDeepLearningNeuralNetworkThreeStepsforDeepLearningDefineAFunctionSetGoodnessofFunctionLossFunctionGradientDescentTheBestFuncti

暖焱·2022-10-28 05:29

全国数据分析亚军教你0基础开展一个机器学习项目

我是一名0基础靠机器学习拿1.5万奖金的文科本科生跟您一样，我的学习刚开始走过很多弯路：硬啃周志华老师的《机器学习》西瓜书，一周才读了1页看吴恩达老师的《机器学习入门课》，看完连“线性回归”是什么都不知道分不清机器学习算法和算法的区别

向瑶函·2022-10-27 07:58

吴恩达深度学习课程第二课笔记 — 改善深层神经网络（1）

感觉第二课难度提升了，课程看一遍都没太懂，很多原理都比较模糊，需要多查找资料进行补充。这里记录第一周：深度学习的实践层面。1.1训练，验证，测试集（1）在配置训练、验证和测试数据集的过程中做出正确决策会在很大程度上帮助大家创建高效的神经网络。训练神经网络时，我们需要做出很多决策，例如：神经网络分多少层每层含有多少个隐藏单元学习速率是多少各层采用哪些激活函数（2）在机器学习中，我们通常将样本分成训练

ascii01tyy·2022-10-25 20:00

吴恩达-机器学习-简单神经网络实现

吴恩达-机器学习-简单神经网络实现TensorFlow版1.数据集为load_coffee_data()函数每次随机生成，之后进行简单的标准化Normalization。

StrawBerryTreea·2022-10-25 15:48

【李宏毅机器学习】TransFormer框架基础储备知识（p51）学习笔记 | 全程手码，放心食用

全文总结于哔哩大学的视频：李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语2020版课后作业范例和作业说明在github上：点击此处李宏毅上传了2020版本的机器学习视频和吴恩达的CS229机器学习相比，中文版本的机器学习显得亲民了许多

running snail szj·2022-10-24 18:43

【深度学习】05-01-Transformer-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

Transformer总结Sequence-to-sequence（Seq2seq）适用任务恰当任务：语音识别恰当任务：机器翻译恰当任务：语音翻译恰当任务：语音合成恰当任务：聊天机器人恰当任务：自然语言处理硬解任务：文法分析硬解任务：多标签分类硬解任务：目标检测Sequence-to-sequence（Seq2seq）EncoderTransformer'sEncoder原始论文设计Transfo

暖焱·2022-10-24 18:33

【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验【中英】

【吴恩达课后测验】Course1-神经网络和深度学习-第一周测验【中英】第一周测验-深度学习简介和“AI是新电力”相类似的说法是什么？【】AI为我们的家庭和办公室的个人设备供电，类似于电力。

weixin_30360497·2022-10-23 19:37

吴恩达机器学习数据倾斜15

··数据倾斜的例子：数据倾斜的例子，人群中的一种罕见病，患病率只有0.5%，编写一个程序，只输出0（未患病），那么准确率是99%，错误率只有0.5%，显然这是没有意义的。这时，我们通常使用不同的误差度量，而不仅仅是分类误差。如上图中所示：有三个程序，错误率分别是0.5%，1%，1.2%，这时并不能简单的通过错误率来选择出一个好的程序。因为0.5%只会输出0，这是没有意义的，而1%和1.2%的可能还

·2022-10-23 16:39

如何训练一个通用人工智能

有人问吴恩达，机器学习能解决什么样的问题？吴恩达回答说，只要给定规则，机器学习就能给出比较好或足够好的解。但对于现实世界的问题，有三点困难：目标不明确，规则在变，资源不足。

glenwang真北敏捷·2022-10-23 07:57

吴恩达机器学习机器学习实践建议13

1.决定下一步做什么1.评估你的模型(1).线性回归如果是以下结果，那么模型就需要调整(2).分类问题以识别手写数字1/0为例当机器学习应用于分类问题时，实际上J_test和J_train还有另一个更常用的定义，这个定义不用逻辑损失计算测试误差和训练误差，而是去衡量测试集和训练集被错误分类的部分，特别是在国际象棋中，你可以用这个算法，对每个测试样本进行预测1或者02.模型选择&交叉验证(1).首先

·2022-10-22 16:10

[从0开始机器学习]1.一元一次函数线性回归

本博主博客：ζั͡ั͡雾ั͡狼ั͡✾的博客专栏：机器学习专栏：爬虫专栏：OpenCV图像识别处理专栏：Unity2D⭐本节课理论视频：吴恩达P1-P4：机器学习理论概述吴恩达P5-P11：线性回归算法原理

ζั͡ ั͡雾 ั͡狼 ั͡✾·2022-10-22 07:00

神经网络常用优化器

预备知识和参数说明二、随机梯度下降SGD三、SGDM三、Adagrad四、RMSProp五、Adam前言该内容为笔者学习中国大学慕课中北京大学曹健老师Tensorflow笔记所总结在此之前，笔者观看过吴恩达老师的深度学习和

卷_心_菜·2022-10-22 07:28

CNN模型分析 | 5 利用Pytorch复现VGG-16网络

利用Pytorch复现VGG-16网络:根据吴恩达老师在深度学习课程中的讲解，AlexNet网络的基本流程为：代码如下：importmathimporttorchimporttorchvisionimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision.modelsasmodelsfromtorch.autogradimport

步步星愿·2022-10-21 01:14

吴恩达机器学习卷积层13

1.卷积层的简介每个神经元只关注输入图像的一个区域，这样做有两个优点，如下图所示：2.更详细的了解卷积层如果神经网络中有多个卷积层，有时这被称为卷积神经网络下面将用一个二维图像代替输入，来演示卷积神经网络的卷积层。下面将使用一维输入

·2022-10-20 22:04

吴恩达机器学习多分类（Multiclass Classification）10

Softmax回归模型1.逻辑回归与Softmax回归，结果值的计算比较2.逻辑回归与Softmax回归，代价函数（costfunciont）的比较损失函数3.神经网络中Softmax的输出Softmax和其他函数的区别是它能够一次性算出a_1到a_10的所有概率，而其他函数一次只能算一个a_j3.数字的舍入错误通过使用下面的表达式来表示损失函数，它为TensorFlow提供了更多的灵活性，如何计

·2022-10-19 19:06

吴恩达机器学习（十三）—— ex5：Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance（MATLAB+Python）

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·2022-10-19 13:34

吴恩达机器学习激活函数sigmoid函数的替代09

1.需求预测的例子2.激活函数的例子线性激活函数有时也被称为无激活函数3.激活函数的选择（1）神经网络的输出层·结果是二元分类问题，一般采用Sigmoid函数·结果是有正有负（如预测明天股票价格的浮动），一般采用线性激活函数·结果只能是正，如（预测房屋的价格），可以采用ReLU函数（2）神经网络的隐藏层现在隐藏层一般采用ReLU函数经验：不要在神经网络的隐藏层中使用线性激活函数。

·2022-10-19 00:10

吴恩达机器学习训练神经网络08

1.逻辑回归训练模型的三个步骤：（1）.第一步：建立逻辑回归模型，指定在给定输入特征X,参数w和b的情况下，计算输出。（2）.指定损失函数（lossfunction）或代价函数(costfunction)。给定损失函数的定义，然后我们定义代价函数，代价函数是参数W和B的函数，这是M个训练样本，计算的损失函数的平均值（x1,y1）到（xm,ym）。注意：·损失函数（lossfunction）是对一个

·2022-10-19 00:09

吴恩达AI机器学习-01神经网络与深度学习week3上-浅层神经网络

‼️博客为作者学习回顾知识点所用，并非商用，如有侵权，请联系作者删除‼️目录3.1神经网络概览3.2神经网络的表现形式3.3计算神经网络的输出3.4多样本向量化3.5向量化实现的解释3.6激活函数3.1神经网络概览使用上标[1]来表示与这些节点相关的量，也就是所谓的层；之后，我们使用上标[2]来表示与这个节点有关的量，这是神经网络的另一层；上标(i)表示第i个训练样本；在这个神经网络中，我们要进行

睡觉特早头发特多·2022-10-18 10:33

AI基础：自然语言处理基础之序列模型

本文主要参考吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。0.导语序列模型，是自然语言处理的基础，本集讲解循环序列模型。

风度78·2022-10-17 07:47

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