吴恩达课程笔记第10页

《正向领导》课程笔记

1.Laerningfromwhatworksbest向最好的学习。启发：这不是第一次听到该理论，却是理解最深刻的一次，我们的知识或经验一定要向最权威的人学习或请教，一定要研究高手的心理表征，而非三四流的知识或文献。比如，在教练技术领域，这么多流派，埃里克森的流派最权威、最系统，理应学习他们的；在家庭教育领域，最权威的是谁？谁在研究儿童教育最专业的，蒙特梭利，简尼尔森…,也即我们在选择书籍或知识的

喜乐妈妈·2023-12-16 03:56

叶延珍伊川焦点网络坚持原创分享1148天《中级第五次课程笔记》(2020.09.29星期二）

在焦点中级班第五次课程上，王老师讲到了焦点解决17条理论(理论如下图）和一般化技巧的运用及功能。先来说说什么是一般化技巧，一般化技巧就是，这个问题一般人都会出现具有普遍性，而不是个体性。来访者人的情况是在一定的发展阶段常见的，暂时性的困扰，而不是病态的、变态的、无法控制的灾难。一般化有四技巧:1、你有我有，大家都有。2、问题只是暂时性的。3、把当事人以为的负向事实，改为主观的觉知。4、减少、降低个

叶子_6c11·2023-12-15 23:47

【Java】面向对象程序设计课程笔记异常处理 IO UI设计多线程

一、异常处理1.Java的异常Java的异常是一种class，它的继承关系如下：其中，Error指的是严重的错误，不可以被捕获，因此不需要对其进行异常处理；而Exception则是运行时发生的错误，应该捕获处理。2.捕获异常捕获异常使用try...catch语句，把可能发生异常的语句放到try中，然后使用catch捕获对应的Exception及其子类，try...catch语句中的这两个关键词必须

令夏二十三·2023-12-15 23:46

2022-5-28中原焦点团队中27王海丽坚持原创分享第464天（咨询约练142次，做咨询师54次）

课程笔记:一、目标建构:预设性询问（成功问句）预设有想改变、想更好的心。但不预设有啥问题。目标特点:正向、所欲、具体、可行、当下目标三问:是什么让你想有这个改变呢？这个改变实现了会有什么不一样？

海丽_9961·2023-12-15 14:40

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

孩子拖拉懒惰背后的原因及解决办法

课程笔记

余姗·2023-12-06 20:05

开课猫：5月26日晚笔记

1组尖刀队包红梅5月26日课程笔记课程框架如下：第一部分：代理商流失率高的5大原因1、上家不会教2、自己不会做，需要不断提升自己，不断总结3、培训不系统有专业的培训系统4、操作缺流程这是裂变团队的工具5

没红包·2023-12-06 12:30

MLC--机器学习编译的课程笔记

提示：文章有不对的地方，麻烦大佬们指出下，还有为什么复制图会带水印啊文章目录前言一、什么是机器学习编译？二、张量抽象1.什么是算子(元张量函数)2.张量实践三、端到端模型整合四、自动优化五、与机器学习框架的整合持续更新中--------前言提示：本文是个人上课的精简笔记，尽可能简要的表达一些概念，需要更全面的可以看陈天奇老师课程课程：https://www.bilibili.com/video/B

优雅一只猫·2023-12-06 07:12

ZKP15.3 Formal Methods in ZK (Part II)

ZKP学习笔记ZK-LearningMOOC课程笔记Lecture15:SecureZKCircuitsviaFormalMethods(GuestLecturer:YuFeng(UCSB&Veridise

Simba17·2023-12-06 01:34

GNN Maximum Flow Problem (From Shusen Wang)

MaximumFlowProblemShusenWang图数据结构和算法课程笔记SlidesMaximumFlowProblemDescriptionNaiveAlgorithmResidual=Capacity-FlowLeft

Simba17·2023-12-06 01:03

# 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

吴恩达深度学习笔记(36)-神经网络的梯度消失/梯度爆炸

梯度消失/梯度爆炸（Vanishing/Explodinggradients）训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是你训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。这节课，你将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义，以及如何更明智地选择随机初始化权重，从而避免这个问题。假设你正在训练这样一个极深的神经网络，为了

极客Array·2023-12-05 23:01

从选题到搜集素材，这些细节的问题，你学会了吗？

课程笔记整理。一、什么是素材？素材就是作者从社会生活中搜集起来，未经集中提炼加工的文艺创作的原始材料。动笔之前，所有看到的素材，还没有正式成为文章的一部分的时候，都是原始材料。

耕夫见闻录·2023-12-05 11:59

2020-2-20晨间日记

6.50就寝：22.30--23天气：晴朗心情：愉悦纪念日：晨间日记日更第一天任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：改进：1.遵守作息时间起床睡觉学习锻炼生活2.学习读完爆款文案浏览+略读+sq3r做完课程笔记完成日更

一泓读书·2023-12-04 12:05

吴恩达《机器学习》10-4-10-5:诊断偏差和方差、正则化和偏差/方差

一、诊断偏差和方差在机器学习中，诊断偏差和方差是改进模型性能的关键步骤。通过了解这两个概念，能够判断算法的问题究竟是欠拟合还是过拟合，从而有针对性地调整模型。1.概念理解偏差（Bias）：表示模型对于训练数据的拟合程度。高偏差意味着模型过于简单，无法捕捉数据的复杂性，导致欠拟合。方差（Variance）：表示模型对于训练数据的敏感程度。高方差意味着模型过于复杂，几乎完美地适应训练数据，但在未见过的

不吃花椒的兔酱·2023-12-03 22:30

吴恩达《机器学习》10-1-10-3:决定下一步做什么、评估一个假设、模型选择和交叉验证集

一、决定下一步做什么在机器学习的学习过程中，我们已经接触了许多不同的学习算法，逐渐深入了解了先进的机器学习技术。然而，即使在了解了这些算法的情况下，仍然存在一些差距，有些人能够高效而有力地运用这些算法，而其他人可能对接下来的步骤感到陌生，不清楚如何正确运用这些知识。在本节课程中，我们将讨论一个关键问题：在机器学习项目中，当我们面临改进算法性能的任务时，我们应该如何决定接下来的工作方向呢？为了解答这

不吃花椒的兔酱·2023-12-03 22:00

吴恩达《机器学习》11-1-11-2:首先要做什么、误差分析

一、首先要做什么选择特征向量的关键决策以垃圾邮件分类器算法为例，首先需要决定如何选择和表达特征向量。视频提到的一个示例是构建一个由100个最常出现在垃圾邮件中的词构成的列表，根据这些词是否在邮件中出现来创建特征向量，尺寸为100×1。构建分类器算法的决策对于垃圾邮件分类器，面临多个决策：收集更多数据：获取更多垃圾邮件和非垃圾邮件的样本，以提高算法的性能。基于邮件的路由信息开发特征：利用邮件的路由信

不吃花椒的兔酱·2023-12-03 22:29

声音课程笔记（2）

气息——说话的动力，声音的原材料，呼吸吐纳进出人体的空气，带来声带振动的原料，是声音的增色剂。如何获得好的气息：胸式呼吸：胸腔动，腹腔不动，灵活，浅腹式呼吸：胸腔不动，腹腔动，不灵活胸腹联合：深且灵活——练习气息要素：稳定，持久，灵活方法：数数：吹纸巾，首尾相同，始终如一用气发声咬手指吸气吸气过程体会喉咙打开，放松的状态保持喉咙状态不变，气吸的差不多的时候立刻发哈。重点记住喉咙的放松状态。尝试躺着

更更迭迭·2023-12-03 20:25

GPT 中文提示词技巧：参照 OpenAI 官方教程

概述-OpenAIAPI部分案例是参考：根据吴恩达老师教程总结出中文版prompt教程_哔哩哔哩_bilibiliup主的内容。

灰海宽松·2023-12-03 15:34

06、基于内容的过滤算法Tensorflow实现

06、基于内容的过滤算法Tensorflow实现开始学习机器学习啦，已经把吴恩达的课全部刷完了，现在开始熟悉一下复现代码。对这个手写数字实部比较感兴趣，作为入门的素材非常合适。

怡步晓心l·2023-12-03 11:16

05、基于梯度下降的协同过滤算法

05、基于梯度下降的协同过滤算法理论与实践Python开始学习机器学习啦，已经把吴恩达的课全部刷完了，现在开始熟悉一下复现代码。对这个手写数字实部比较感兴趣，作为入门的素材非常合适。

怡步晓心l·2023-12-03 11:46

03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（2）

：03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（1）03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（2）K-means聚类的图像压缩开始学习机器学习啦，已经把吴恩达的课全部刷完了

怡步晓心l·2023-12-03 11:45

04、基于高斯分布的异常检测算法

04、基于高斯分布的异常检测算法原理与实践开始学习机器学习啦，已经把吴恩达的课全部刷完了，现在开始熟悉一下复现代码。对这个手写数字实部比较感兴趣，作为入门的素材非常合适。

怡步晓心l·2023-12-03 11:39

2020-12-17 吴恩达-神经网络与深度学习-第四周编程练习

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

Vivivivi安·2023-12-03 02:35

Hadoop Core - HDFS, MapReduce, YARN

HadoopCore-HDFS,MapReduce,YARN参加拉勾教育大数据训练营课程笔记引用：《Hadoop-TheDefinitiveGuide,4thEdition》,《拉勾导师笔记》简介大数据特性

DataPeak·2023-12-02 19:13

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 1: ML Lecture 1: Regression - Demo

引言：最近开始学习“机器学习”，早就听说祖国宝岛的李宏毅老师的大名，一直没有时间看他的系列课程。今天听了一课，感觉非常棒，通俗易懂，而又能够抓住重点，中间还能加上一些很有趣的例子加深学生的印象。视频链接（bilibili）：李宏毅机器学习(2017)另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上：李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes)所以，接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的

leogoforit·2023-12-02 17:21

Linux课程笔记 Day08 课上内容总结 Apache,Raid技术及Nginx

一http基础概念1.1静态网页的特点：（1）静态网页每个页面都有一个固定的URL，而且URL一般以.htm、.html、.shtml等形式为后缀，而且地址中不含有问号”?”（2）静态网页是实实在在保存在服务器上的文件，每个都是一个独立的文件（3）静态网页的内容相对稳定，容易被搜索引擎收录（优点）（4）静态网页没有数据库的支持，在网站制作和维护方面工作量较大（缺点）（5）静态网页的交互性较差，在功

weixin_30379531·2023-12-02 07:26

ITN网络课程笔记（二）

ITN网络课程笔记（二）二、交换机和终端设备的基本配置1、思科IOS访问1.1、操作系统1.2、GUI1.3、操作系统的用途1.4、访问方法1.5、终端仿真程序2、主要命令模式2.1、主要命令模式2.2

qq_51996925·2023-12-02 06:51

吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》学习笔记

来自：口仆本笔记是deeplearning.ai最近推出的短期课程《ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers》的学习总结。1引言总的来说，当前有两类大语言模型（LLM）：「基础LLM」和「指令微调LLM」。基础LLM基于大量文本数据训练而成，核心思想为预测一句话的下一个单词（即词语接龙）。基于语料的限制，有时会返回不符合预期的结果（如上图所示）。指令微调LLM基于

stay_foolish12·2023-12-02 02:50

吴恩达神经网络和深度学习 assignment3 编程作业构建神经网络模型

1、导入包#Packageimportsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtestCasesimport*importsklearnimportsklearn.datasetsimportsklearn.linear_modelfromplanar_utilsimportplot_decision_boundary,sigmoid,loa

sy今天看代码了吗·2023-12-01 23:50

王烁课程笔记：面对风险，如何处置？

面对风险，如何处理？巴菲特说，分析风险就是投资损失的可能性。即风险就是损失的可能性，风险发生的概率。生活中风险无处不在，人生就是驾驭风险的旅程。风险分四阶：一阶风险：意料之中，并采取了措施。考试、开车、照x光等等。这些风险是看得见的风险，是风险金字塔的塔基。又可以分解为三个模块：你暴露在风险中的可能性；你暴露在风险中被伤害的可能性；你如果被伤害，伤害程度有多大。如坐飞机而不坐火车➡️暴露在飞机失事

红茶506·2023-12-01 19:03

李宏毅2020机器学习课程笔记（二）- 深度学习

iteapoy·2023-12-01 15:13

Course1-Week3-分类问题

实现梯度下降4.过拟合与正则化4.1线性回归和逻辑回归中的过拟合4.2解决过拟合的三种方法4.3正则化4.4用于线性回归的正则方法4.5用于逻辑回归的正则方法笔记主要参考B站视频“(强推|双字)2022吴恩达机器学习

虎慕·2023-12-01 15:33

如何阅读一篇论文

来自于吴恩达斯坦福CS230课程步骤：1.列出所有相关文章2.跳过列表3.列出1-5篇文章从0%-100%开始阅读阅读量5-20Paper基本了解一个领域阅读量50-100Paper基本掌握这个领域吴恩达是怎么读论文的

gezigezao·2023-12-01 14:14

Games202作业1 Unity(更新完毕)

介绍作业1在Unity上的复现,实现了基于的硬阴影,PCF,PCSS代码下载:https://github.com/Eagle104fred/Games202_Homework1Games101阴影课程笔记

Eagle104fred·2023-12-01 13:09

第十次作业:思维导图在英语教学中的应用。

水果单词速记课程笔记课程分为四部分:思维课堂、课堂模式、落实、资源一、思维课堂传统英语教学就是死记硬背和题海战术，这是为了应付考试的训练，在这个过程中，学生是被动的，他们的内心是抗拒的，特别容易丧失对英语的兴趣

铃铛多多·2023-12-01 13:58

2018-03-02-初识机器学习

回家过春节的这段时间，也仅仅是在基友网上copy了吴恩达老师机器学习的教程，也无暇深入研习。现在已经三月初，在所里工作已经有一周左右，慢热的进入状态，开始了机器学习的征程。

cppcwang·2023-12-01 08:36

2021.01.28每日复盘

1.最重要的三件事:①核酸检测②舒祺老师转型课程笔记整理③处理闲鱼买家退货问题2.今日反思:车间问题，上报描述不清楚，现场解决必须有人3.今日感恩:感谢邻居嫂子带我婆婆去做核酸检测，天太冷了，没有带孩子出去受冻

韩玲Julie·2023-12-01 03:47

操作系统内核与安全分析课程笔记【1】链表、汇编与makefile

文章目录链表循环双向链表哈希链表其他链表汇编内联汇编扩展内联汇编makefile链表链表是linux内核中关键的数据结构。在第二次课中，重点介绍了循环双向链表和哈希链表。这两种链表都在传统的双向链表的基础之上进行了针对效率的优化。(ps：这部分可以通过看插入链表、删除链表中节点的具体实现来加深理解）循环双向链表linux内核中的链表节点中只包含指针，数据被存在节点之外的空间，通过偏移来获取数据。（

Doris404·2023-12-01 01:54

操作系统内核与安全分析课程笔记【2】进程管理与调度

文章目录基本概念与关键数据结构进程管理进程生命周期进程的关系进程家族树线程组进程组与会话进程的创建与终止Linux中的线程基本概念与关键数据结构进程：静态的，存储在磁盘上的代码与数据。程序：动态的，执行程序的动态过程，资源分配的基本单位。线程：调度的最小单位。Linux内核把进程列表存放在叫作任务队列(tasklist)的双向循环链表中。这个双向循环链表重的每一项都为task_struct、称为进

Doris404·2023-12-01 01:54

纯干货——《面向开发者的 ChatGPT Prompt工程》学习笔记

前言本文为吴恩达教授联合Isa一起开设的提示工程教程笔记，记录了一些重要的知识点，并且把实践源码中文版贴出来了，可以跟着本文一起实操～也可以跟着视频过一遍此教程的主要目的是为大家介绍如何在自己的应用开发过程中

MonsterQy·2023-11-30 19:55

基因组学（课程笔记）第十章-表观基因组学

内容提纲内容提纲表观基因组学（Epigenomics）定义：在核苷酸序列不发生改变的情况下，研究基因组上的化学修饰和空间结构变化如何影响基因功能和表达调控的一门学科研究内容：1）化学修饰：DNA、RNA、蛋白质2）空间结构：核小体（Nucleosome）、染色质（chromatin）、基因组表观特点：DNA序列不变、可逆、可遗传、动态变化引起表观基因组变化的因素：Lifestyleandenvir

懒猪曼达·2023-11-30 05:48

吴恩达深度学习笔记(45)-Adam 优化算法(Adam optimization)

Adam优化算法(Adamoptimizationalgorithm)在深度学习的历史上，包括许多知名研究者在内，提出了优化算法，并很好地解决了一些问题，但随后这些优化算法被指出并不能一般化，并不适用于多种神经网络，时间久了，深度学习圈子里的人开始多少有些质疑全新的优化算法，很多人都觉得动量（Momentum）梯度下降法很好用，很难再想出更好的优化算法。所以RMSprop以及Adam优化算法，就是

极客Array·2023-11-30 04:58

【吴恩达机器学习】第十周—大规模机器学习和随机梯度下降

31.jpg1.大规模机器学习1.1大型数据集现实世界中，往往数据集的规模很大，譬如人口普查数据、谷歌、阿里、亚马逊,....等这些互联网公司产生的海量数量。不论采用怎样的算法或优化，可能最后决定模型准确度的主要因素就是数据集的规模，于是，研究和优化大规模数据集的训练变成了很重要的内容。1.png针对大数据集，如果我们一上来就用传统的梯度下降算法，可能往往会训练很慢很慢，达不到预期要求。那么我们该

Sunflow007·2023-11-30 02:10

吴恩达机器学习课后作业Python实现 03 Multi-class Classification & Neural Network

文章目录题目描述数据集介绍逻辑回归（多元分类）神经网络题目描述在本练习中，将使用逻辑回归和神经网络来识别手写数字(从0到9)。练习的第一部分，将扩展之前的逻辑回归实现，将其应用于一对多的分类；第二部分将使用神经网络进行数字识别。数据集介绍该数据集共有5000个训练样本，每个样本是20*20像素的灰度图像，每个像素为一个浮点数，表示该位置的灰度强度。20×20的像素网格被展开成一个400维的向量。在

shy~·2023-11-30 01:27

吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression

文章目录题目说明单变量线性回归梯度下降正则方程调用sklearn库多变量线性回归题目说明在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官，正考虑在不同的城市开设一个新的分店。该连锁店已经在各个城市拥有食品卡车，而且你有来自城市的利润和人口数据。您希望通过使用这些数据来帮助您扩展到下一个城市。单变量线性回归导入库importnumpyasnpimpo

shy~·2023-11-30 01:57

吴恩达机器学习课后作业Python实现 02 Logistic Regression

文章目录逻辑回归正则化逻辑回归逻辑回归题目描述设想你是某大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。对于每一个训练样本，你有他们两次测试的评分和最后是被录取的结果。可以准备构建一个基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型来完成这个预测任务。导入库importnumpyasnpimportpandasaspdi