吴恩达深度学习课程

吴恩达深度学习笔记

你将学习本系列课程(专业):神经网络和深度学习改进深度神经网络:超参数调优、正则化和优化构建你的机器学习项目吨/德卷积神经网络端到端自然语言处理:建立序列模型RNN,LSTM我的目标理解深度学习基本原理常用算法流程常用术语不求算术推导不求算术推导不求算术推导使用深度学习框架入门介绍例1房价预测模型输入映射输出监督学习有价值的图像卷积序列CNN时间序列语言序列RNNRNNS深度学习神经网络数据量和质
reno_yuan·2022-08-08 07:22

Python吴恩达深度学习作业2 -- 用神经网络思想实现逻辑回归

用神经网络思想实现Logistic回归将学习如何建立逻辑回归分类器用来识别猫。这项作业将引导你逐步了解神经网络的思维方式，同时磨练你对深度学习的直觉。说明：除非指令中明确要求使用，否则请勿在代码中使用循环（for/while）。你将学习以下内容：建立学习算法的一般架构，包括：初始化参数计算损失函数及其梯度使用优化算法（梯度下降）按正确的顺序将以上所有三个功能集成到一个主模型上。1-安装包首先，让我
Puzzle harvester·2022-08-08 07:47

吴恩达深度学习笔记-第三课：结构化机器学习项目

lesson3结构化机器学习项目文章目录lesson3结构化机器学习项目Week1机器学习（ML策略）(1)3.1.1为什么是ML策略？（WhyMLStrategy?）3.1.2正交化（Orthogonalization）3.1.3单一数字评估指标（Singlenumberevaluationmetric）3.1.4满足和优化指标（Satisficingandoptimizingmetrics）3
廖梓强·2022-08-08 07:42

吴恩达神经网络和深度学习-学习笔记-3-参数随机初始化

随机初始化参数的重要性参数的随机初始化很重要，而不是直接初始化为0对于logistic回归，可以将权重初始化为0。但如果将神经网络的各参数全部初始化为0，再使用梯度下降算法，那会完全无效（把偏置b初始化为0是可行的（当然也可以随机初始化），但是将权重w初始化为0就会出问题）出问题的原因是因为，当权重初始化为0时，不同的计算会得到相同的结果，吴老师将其称为需要破坏的对称性问题。至于为什么我们把w在随
Harry嗷·2022-08-07 07:54

Python吴恩达深度学习作业6 -- 深度神经网络的初始化

初始化训练神经网络需要指定权重的初始值，而一个好的初始化方法将有助于网络学习。如果你完成了本系列的上一课程，则可能已经按照我们的说明完成了权重初始化。但是，如何为新的神经网络选择初始化？在本笔记本中，你能学习看到不同的初始化导致的不同结果。好的初始化可以：加快梯度下降、模型收敛减小梯度下降收敛过程中训练（和泛化）出现误差的几率首先，运行以下单元格以加载包和用于分类的二维数据集。importnump
Puzzle harvester·2022-08-07 07:24

吴恩达神经网络和深度学习第二课笔记-week1-超参数调试、正则化以及优化

一、数据集（P1）数据集分类：训练数据集（trainingset）：在训练集上之下训练算法，进行模型拟合交叉验证集（corssvalidationset/developmentset/devset）：通过交叉验证集来选择最好的模型（评估不同算法、调整模型超参数等），经过验证后，选定最终模型测试集（testset）：对最终所选定的神经网络系统做出无偏评估，用于评估模型的泛化能力各数据集的占比：传统的
m0_59838738·2022-08-07 07:17

吴恩达深度学习笔记-超参数调试、Batch正则化(第6课)

超参数调试一、调试处理二、为超参数选择合适的范围三、超参数训练的实践:PandasVSCaviar四、正则化网络的激活函数五、将BatchNorm拟合进神经网络六、BatchNorm为什么奏效？七、测试时的batchnorm八、softmax回归九、训练一个softmax分类器十、深度学习框架十一、Tensorflow一、调试处理在模型训练中需要调试许多超参数，例如：(1)学习率α；(2)动量下降
郭少的研究生笔记·2022-08-07 07:09

吴恩达深度学习 5.3 序列模型和注意力机制

1.知识点sequencetosequence模型：编码网络和解码网络imagetosequence模型：卷积，全连接，输出序列，对序列解码机器翻译：条件语言模型，相对于语言模型总是以零向量开始，机器翻译以每个单词的一系列向量作为输入。机器翻译，寻找最大的概率输出：机器学习为什么不用贪心算法：原因一，机器翻译的目标是一次性输入整体概率最大的序列，而不是逐步寻找概率最大的单词；原因二，贪心算法需要计
垚焱焱·2022-08-04 18:46

Python吴恩达深度学习作业23 -- 机器翻译（NMT）

神经机器翻译你将建立一个神经机器翻译（NMT）模型，以将人类可读的日期（“25thofJune,2009”）转换为机器可读的日期（“2009-06-25”）。你将使用注意力模型来完成此任务，注意力模型是序列模型中最复杂的序列之一。fromkeras.layersimportBidirectional,Concatenate,Permute,Dot,Input,LSTM,Multiplyfromke
Puzzle harvester·2022-08-04 18:14

Python吴恩达深度学习作业22 -- Emoji表情情感分类器

Emojify！此次你将使用单词向量表示来构建Emojifier表情符号。你是否曾经想过让短信更具表现力？你的emojifier应用程序将帮助你做到这一点。因此，与其写“恭喜晋升！有机会喝杯咖啡聊天吧。爱你！”emojifier可以自动将其变成“恭喜升职！有机会一起喝咖啡☕️聊天吧，爱你！❤️”你将实现一个模型，该模型输入一个句子（例如“让我们今晚去看棒球比赛！”），并找到最适合与该句子搭配使用的
Puzzle harvester·2022-08-04 18:13

Python吴恩达深度学习作业21 -- 词向量的基本操作

词向量的基本操作因为训练单词嵌入在计算上非常耗时耗力，所以大多数ML练习者都会加载一组经过预先训练的嵌入。完成此任务后，你将能够：加载预训练的词向量，并使用余弦相似度测量相似度。使用单词嵌入来解决单词类比问题，例如“男人相对女人”，“国王相对__”。修改词嵌入以减少其性别偏见。importnumpyasnpfromw2v_utilsimport*UsingTensorFlowbackend.接下来
Puzzle harvester·2022-08-04 18:43

5-3 Coursera吴恩达《序列模型》 第三周课程笔记-序列模型和注意力机制

上一周的课程5-2Coursera吴恩达《序列模型》第二周课程笔记-自然语言处理和词嵌入介绍了自然语言处理相关内容，例如词汇表征、词嵌入、嵌入矩阵和负采样等概念，以及Word2Vec和GloVe算法。
双木的木·2022-08-04 18:41

语音识别（Speech Recognition）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程现今，最令人振奋的发展之一就是seq2seq模型（sequence-to-sequencemodels）在语音识别（speechrecognition）方面准确性有了很大的提升
双木的木·2022-08-04 18:40

Python吴恩达深度学习作业24 -- 语音识别关键字

关键字语音识别在本周的视频中，你学习了如何将深度学习应用于语音识别。在此作业中，你将构建语音数据集并实现用于关键词检测（有时也称为唤醒词或触发词检测）的算法。关键词识别是一项技术，可让诸如AmazonAlexa，GoogleHome，AppleSiri和BaiduDuerOS之类的设备在听到某个特定单词时回应。对于本练习，我们的触发词将是"Activate."。每次听到你说“激活”时，它都会发出“
Puzzle harvester·2022-08-04 18:09

吴恩达机器学习9.2反向传播公式推导

请特别注意第一篇文章所描述的权重Wl是当前层向左边一层的权重传播，而吴恩达老师课上的Wl是当前层向右边一层的传
lzy_seg.·2022-07-31 07:35

吴恩达机器学习中BP神经网络算法公式的详细推导

  AndrewNg在他的机器学习课程中讲述bp神经网络时，并没有深究这算法背后的推导过程，只是给了我们一个大体的执行步骤，实现了这个算法但却不知道这个算法背后的原理是件很痛苦的事。在看了知乎、csdn、简书后发现有很多人采用矩阵求偏导之类的推导步骤。诚然，这么干可以使公式变得很紧凑，在编程时也能有效减少代码行数，提高运行效率，但是矩阵形式的推导有两个小小的不足：  1.矩阵、向量的求导、求偏导对
Polaris_T·2022-07-31 07:31

吴恩达第五集 神经网络反向传播算法推导

其中有很多内容参考博客https://blog.csdn.net/qq_32865355/article/details/80260212算法简介误差反向传播算法简称反向传播算法（即BP算法）。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法，它的基本思想为：（1）先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；（2）计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一
林夕水心·2022-07-31 07:29

《吴恩达机器学习》9 神经网络参数的反向传播算法

神经网络参数的反向传播算法前言一、代价函数二、反向传播算法1、算法简单解析2、直观理解三、综合应用1、梯度检验2、随机初始化3、综合总结前言BP算法(即反向传播算法)是在有导师指导下，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高
JockerWong·2022-07-31 07:59

吴恩达机器学习（五）神经网络 2/2 —— 反向传播算法（BP-神经网络）

本章目录1.为什么要用反向传播——梯度下降2.反向传播的基础补充——链式法则3.反向传播是什么——直观展示3.1前向传播过程回顾3.2反向传播过程展示3.3小结4.公式推导4.1误差计算——δ\deltaδ4.2梯度计算——误差矩阵ΔΔΔ4.3梯度矩阵——DDD5.反向传播计算过程总结6.补充：权值随机初始化1.为什么要用反向传播——梯度下降上一篇中我们构建了神经网络模型，并推导出其代价函数（见2
Fun'·2022-07-31 07:54

吴恩达机器学习作业4：神经网络(反向传播)（Python实现）

机器学习练习4-神经网路Introduction在本练习中，将实现神经网络的反向传播算法，并将其应用于手写数字识别任务。我们将通过反向传播算法实现神经网络成本函数和梯度计算的非正则化和正则化版本，还将实现随机权重初始化和使用网络进行预测的方法。1NeuralNetworks在前面的练习中，实现了神经网络的前馈传播，并使用它以及我们提供的权重来预测手写数字。在本练习中，您将实现反向传播算法来学习神经
Phoenix_ZengHao·2022-07-31 07:18

手推机器学习 吴恩达 神经网络BP反向传播矩阵推导（上篇）

前言在吴恩达斯坦福机器学习中关于BP算法（BackpropagationAlgorithm）只给出了最后的BP矩阵的推导结果，略去了中间的推导过程，初学者理解起来相当困难。
野人 也有爱·2022-07-31 07:45

吴恩达深度学习——读书笔记

神经网络和深度学习深度学习概述深度学习（DeepLearning）是更复杂的神经网络（NeuralNetwork）。这是一个基本的神经网络模型结构。在训练的过程中，只要有足够的输入x和输出y，就能训练出较好的神经网络模型，该模型在此类房价预测问题中，能够得到比较准确的结果。左边是输入层，由人工输入，中间是隐藏层，连接数很高，神经网络自己决定每个节点具体是什么，右边是输出层，神经网络非常擅长计算从x
studyeboy·2022-07-30 07:11

01.吴恩达神经网络与深度学习笔记（详细+不断更新）

人工智能交流群~小白零基础学习群Q711703402目录第一周：深度学习概论1.1深度学习与机器学习的关系1.2什么是神经网络？1.3用神经网络进行监督学习1.神经网络创造应用案例2.机器学习对结构化与非结构化数据的应用1.4为什么神经网络会兴起？（1遍过）1.5关于这门课可以学到什么？深度学习最重要的基础第二周：神经网络的编程基础2.1二分类1.什么是二分类2.补充：图片在计算机中如何表示3.本
玉一·2022-07-30 07:11

第九章-反向传播算法 深度之眼_吴恩达机器学习作业训练营

目录一，损失函数二，后向传播算法2.1算法内容2.2实践技巧三，完整的神经网络算法四，神经网络算法用例--自动驾驶五，总结一，损失函数设现在有N分类问题，训练数据集为，其中。由之前的学习可知带正则项的逻辑回归的损失函数如下：(公式9.1)逻辑回归中进行的是二分类问题，输出的变量y为一个标量，推广至N分类中的神经网络算法时需要讲输出扩展为一个维度为N的向量Y，其中表示对应样本是第i类的概率。设L为神
凡尘维一心·2022-07-30 07:41

第二章-单变量线性回归算法 深度之眼_吴恩达机器学习作业训练营

目录一，引例：房价问题二，提出假设(Hypothesis)三，损失函数(CostFunction)四，梯度下降法(gradientdescent)五，构建机器学习模型六，总结一，引例：房价问题假设现在有一组有关房屋面积X与价格Y的数据，现在给定一个待出售的房屋，请问是否能给予估价？表2-1房价问题房屋面积(m^2)出售价格（1000￥）20144014162321534315...........
凡尘维一心·2022-07-30 07:40

吴恩达机器学习笔记-线性代数回顾(Linear Algebra Review)

矩阵和向量如下图是是4×2矩阵，即4行2列，让m为行，n为列，矩阵记作大写A，指第i行，第j列的元素。向量是一种特殊的矩阵，有行向量和列向量，下图是四维列向量（4x1）。加法和标量乘法矩阵的加法：行列数相等的对应元素相加即可。某个数×矩阵：矩阵里面每个元素都要乘这个常数。矩阵乘法矩阵乘法如下图，矩阵与向量的乘法同理。注意：矩阵的乘法不满足交换律，但满足结合律。在矩阵的乘法中，有一种矩阵起着特殊的作
_4444yl·2022-07-29 07:25

吴恩达《机器学习》笔记

公开课看：吴恩达coursera《机器学习》，李飞飞斯坦福《卷积神经网络》，李宏毅台湾大学《机器学习》/《深度学习》。竞赛：https://beetl.ai/data；官方代码，这个方法有70%准确率
两米七的大白菜·2022-07-29 07:51

[Machine Learning]吴恩达机器学习笔记 五——Octave/Matlab教程

1、基本操作%注释==全等于~=约等于&&and并||or或xor异或PS1('>>')修改提示符为>>,可修改成其他;阻止打印输出''单引号字符串disp()打印输出formatlong输出位数为longformatshort输出位数为short还有其他的formatxxx格式输出矩阵>>A=[12;34;56]A=123456>>v=[123]v=123>>c=[1;2;3]c=123>>v=
哟米 2000·2022-07-29 07:21

吴恩达机器学习视频课笔记【第4-5章】

目录4多变量的线性回归4.1多元梯度下降法一些notation例子：预估房价多元线性回归方程关于多元线性回归多元梯度下降法4.2特征缩放scale缩放归一化(Meannormalization)4.3学习率(Learningrate)4.4特征和多项式回归特征的选择多项式回归4.5正规方程(Nomalequation)1、直观上找到θ的最小值2、正规方程(重点)3、梯度下降法和正规方程法的优缺点补
反正没几根头发·2022-07-29 07:50

吴恩达机器学习笔记：（六）Octave使用

Octave使用Octave安装Octave语句去除"版本号.exe:line>"矩阵操作步长操作直方图单位矩阵eye()帮助函数“help+函数名”生成帮助文档移动数据数据合并数据截选数据加载Octave安装资源下载：https://www.gnu.org/software/octave/download.html#source安装包下载：https://download.csdn.net/do
时间之里·2022-07-29 07:50

吴恩达机器学习课程笔记——Ch3 线性代数知识

Chapter3线性代数回顾课程笔记总览传送门：https://blog.csdn.net/weixin_42900928/article/details/86523192Ch33.1线代相关知识3.2线代在机器学习的（非常）简单应用其它3.1线代相关知识好歹考过数一的人，甚至线代还是三门里比较...对吧，虽然现在忘得差不多了，但这门课涉及的知识非常非常基础，所以没得说。3.2线代在机器学习的（非
A_waken·2022-07-29 07:49

Chapter3：线性代数回顾：AndrewNg吴恩达《机器学习》笔记

文章目录Chapter3线性代数回顾3.1矩阵和向量3.2加法和标量乘法3.3矩阵向量乘法3.4矩阵乘法3.5矩阵乘法的性质3.6逆、转置Chapter3线性代数回顾3.1矩阵和向量图1：图2：图3：我们通常使用1-indexedvector，有些情况下会换成0-indexed。通常用A,B,C,D等大写英文字母表示矩阵，a,b,x,y小写字母表示数字、标量、向量等。3.2加法和标量乘法矩阵的加法
半旧。·2022-07-29 07:17

吴恩达机器学习笔记（四）——多元线性回归

1.多特征在之前学的线性回归中，只有一个特征。但是在实际生活中，我们还会考虑许多因素，因此通常会使用到多元线性回归。在这里，我们依然使用波特兰的房价数据，但是在前面的基础上，增加了多个特征进行房价的预测。具体如下图：为此我们需要增加一些符号的定义：n代表特征的个数（上图中n=4）m代表训练集样本的个数（上图中m=47）x(i)代表第i个样本（上图中x(2)=[1416,3,2,40]）xj(i)代
XHHP·2022-07-29 07:47

吴恩达《机器学习》课程笔记——第三章：线性代数回顾

上一篇※※※※※※※※【回到目录】※※※※※※※※下一篇吴恩达机器学习的课程中，关于线性代数方面的介绍比较少，而且比较简单，适合于系统学习过线性代数课程的人。
weixin_30675967·2022-07-29 07:16

【机器学习】机器学习笔记（吴恩达）

文章目录中文笔记地址视频地址第1章引言1.1欢迎1.2机器学习是什么1.3监督学习1.4无监督学习第2章2.1模型展示单变量线性回归2.2代价函数2.3-2.4代价函数理解2.5-2.6梯度下降算法，梯度下降算法理解第3章第4章4.2多元（多变量）梯度下降算法4.3梯度下降实用技巧1-特征缩放4.4梯度下降算法实用技巧2-学习率的选择4.5特征与多项式回归4.6正规方程4.7正规方程（在矩阵不可逆
Bug 挖掘机·2022-07-29 07:15

吴恩达老师机器学习课程笔记 04 多元线性回归

4多元线性回归4.1多维特征之前研究的线性回归问题中只有一个单一的特征，但对于其他问题也可以有多个特征，这种线性回归问题就被称为多元线性回归。记号约定用nnn表示特征量的数目，用x(i)x^{(i)}x(i)表示第iii个样本的输入特征向量，这个向量是一个nnn维向量。（注意这里的特征向量并非过去矩阵中所讲的特征向量。）用xj(i)x^{(i)}_jxj(i)表示第iii个样本的第jjj个特征量的
3077491278·2022-07-29 07:15

吴恩达老师机器学习课程笔记 02 单变量线性回归

2单变量线性回归2.1模型描述下面将根据第一章提到的预测房价的例子来继续后面的内容。记号约定在监督学习中有一个数据集，这个数据集被称训练集。在整个课程中将用mmm来表示训练样本的数量。用xxx表示输入变量（特征），用yyy表示输出变量（要预测的目标变量）。用(x,y)(x,y)(x,y)表示一个训练样本，用(x(i),y(i))(x^{(i)},y^{(i)})(x(i),y(i))表示第iii个
3077491278·2022-07-29 07:14

吴恩达机器学习笔记 第三节 线性代数回顾

可以使用矩阵间的乘法来对多个预测对象进行多个假设的同时预测，这要比使用循环语句更加简单高效，大多数编程语言中都有优化的线性代数库来支持矩阵乘法的运算。矩阵乘法不符合交换律，符合结合律。单位矩阵I。矩阵的逆和转置。注意这里的A需要是一个方阵（m*m），且有逆矩阵时才有相乘为单位矩阵。那些没有逆矩阵的矩阵成为奇异矩阵或退化矩阵。转置矩阵：
桃木————·2022-07-29 07:13

吴恩达机器学习笔记---Octave教程(Python实现)

前言本节主要将吴恩达机器学习中的Octave教程操作用Python实现，主要内容包括：1.基本操作(BasicOperations)2.移动数据(MovingDataAround)3.计算数据(ComputingonData
ML0209·2022-07-29 07:11

吴恩达机器学习笔记---线性代数复习

前言1.矩阵和向量(MatricesandVectors)2.矩阵的加、减、乘、逆和转置线性代数回顾(LinearAlgebraReview)这一节主要是回顾矩阵和向量的有关知识，比较简单，先罗列一下知识点，再通过代码回顾一下。矩阵的维数用行数×列数(m×n)来表示一般用大写字母A，B，C等表示矩阵，用下标指引矩阵中的元素，例如Aij表示是第i行第j列的元素(一般从1开始计数，有时从0开始计数)向
ML0209·2022-07-29 07:40

神经网络与深度学习（一）

1.神经网络与深度学习1.1.深度学习概述  吴恩达（AndrewNg）相信大家都不陌生了。
来自江南的你·2022-07-29 07:39

吴恩达机器学习课程笔记－3.线性代数回顾

文章目录3.线性代数回顾（LinearAlgebraReview）3.1矩阵和向量（MatricesandVectors）3.2加法和标量乘法（AdditionandScalarMultiplication）3.3矩阵向量乘法（Matrix-VectorMultiplication）3.4矩阵乘法（Matrix-MatrixMultiplication）3.5矩阵乘法的性质（MatrixMulti
st4yfoolish·2022-07-29 07:39

吴恩达《机器学习》笔记

写完这个笔记才觉得，太难了，上传图片。怪不得CSDN上有那么多排版乱七八糟的文章，这个排版，太难了！！机器学习笔记绪论1.监督学习：给算法一个数据集，其中包含了正确结果。算法的目的是为了的出更多正确的结果。回归问题：预测连续的数值输出。从离散值中找到连续值。更像是推断。分类问题：设法预测一个离散值的输出。有时可能有多值输出。如其名。多特征、多属性的机器学习问题。2.非监督学习1）聚类算法：没有标签
小飞玩家·2022-07-29 07:08

【吴恩达机器学习笔记】第五章 Octave教程

搜索微信公众号:‘AI-ming3526’或者’计算机视觉这件小事’获取更多人工智能、机器学习干货csdn：https://blog.csdn.net/qq_36645271github：https://github.com/aimi-cn/AILearners第五章Octave教程5.1基本操作在Octave中，我们可以使用PS1(’>>’)指令来改变命令提示符。%后跟的是注释。>>a=3;%分
Jermiane·2022-07-29 07:37

吴恩达 机器学习课程笔记（三）线性代数简单回顾

文章目录矩阵(二维数组)向量（只有一列的矩阵）矩阵简单运算矩阵加（减）法矩阵乘（除）标量矩阵乘法特例：矩阵与向量相乘矩阵与矩阵相乘矩阵乘法的性质单位矩阵矩阵的逆矩阵转置矩阵(二维数组)矩阵：长方阵列排列的复数或实数集合通常用大写字母表示，比如AAA矩阵的维度：行*列矩阵的项：矩阵内部的某个数Aij:A_{ij}:Aij:第iii行第jjj列对应元素矩阵提供了一种快速整理、索引和访问大量数据的很好的
夜雨 晴·2022-07-29 07:37

《吴恩达机器学习》3 线性代数回顾

线性代数回顾前言一、矩阵和向量1、张量2、标量3、矩阵4、向量二、矩阵和向量运算1、矩阵加法2、矩阵与标量乘除法3、矩阵与矩阵乘法（重要）三、矩阵运算特性1、不满足乘法交换律2、满足乘法结合律3、单位矩阵4、特殊技巧四、逆矩阵和转置1、逆矩阵2、转置总结前言线性代数的知识在机器学习中是非常重要的，几乎所有的运算都是基于矩阵（Matrix）、向量（Vector）的运算，因此打好线性代数的基础（不求精
JockerWong·2022-07-29 07:36

机器学习笔记（参考吴恩达机器学习视频笔记）03_线性代数回顾

矩阵乘法：矩阵乘以矩阵，变成矩阵。用代表单位矩阵，从左上角到右下角的对角线（称为主对角线）上的元素均为1以外全都为0，如：矩阵的转置：
Gary.fu·2022-07-29 07:01

吴恩达机器学习课程笔记——Octave安装过程记录

Octave软件安装网址：Octave安装官网点击下载键选择适合自己电脑的环境安装：最开始可能会弹出一个警告，好像是没安装什么功能插件，选择无视它就没问题了。请尽量选择默认路径和安装模式，我修改到E盘时发生了中断报错。安装时若有警告，请不断点击信任，360的风险自动阻止是真的坑……之后就是打开应用程序，进行第一次运行测试。pkgrebuild该命令的作用是将octave-forgepackages
菜到安详准备入土·2022-07-29 07:01

吴恩达机器学习笔记之Octave/Matlab教程

Octave：基本运算符用百分号表示注释，true为数值1，false为数值0，不等号表示为~=；例如，1~=2，返回的结果为1，即true。要改变Octave的提示符，代码为：PS1('>>');这样把Octave的提示符改为引号内的字符。；可以不打印复制的变量，与C相同。矩阵中；的意思表示切换到下一行。Octave或Matlab中数组的索引是从1开始的，而不是从0开始。Matlab默认将数学运
iblue_coffee·2022-07-29 07:31

吴恩达机器学习 学习笔记 之 五 Octave 学习

5-1BasicOperations——基本操作Octave是一种很好的原始语言(prototypinglanguage)，使用Octave你能快速地实现你的算法，剩下的事情，你只需要进行大规模的资源配置，你只用再花时间用C++或Java这些语言把算法重新实现就行了。开发项目的时间是很宝贵的，机器学习的时间也是很宝贵的。所以，如果你能让你的学习算法在Octave上快速的实现，基本的想法实现以后，再
张之海·2022-07-29 07:30
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