吴恩达-深度学习笔记第20页

【深度学习笔记】实例分割数据集标定Labelme软件安装+使用

一、安装AnacondaAnaconda下载Windows版：https://www.anaconda.com/products/individual二、创建虚拟环境安装好Anaconda后，打开Anaconda命令行（1）运行创建虚拟环境指令，环境名称可自定condacreate-nmypytorchpython=3.8（2）激活mypytorch环境condaactivatemypytorch

aalekvar·2023-02-06 16:16

《AI系统的挑战2——少量数据带来的挑战》

吴恩达老师的小短文翻译。

赵玮_4c07·2023-02-06 10:56

吴恩达机器学习（十五）分类、假设陈述、决策边界

文章目录1.分类2.假设陈述3.决策边界1.分类我们开始讨论要预测的变量y是一个离散值情况下的分类问题。我们将使用一个逻辑回归算法，先从只包含0和1两类分类问题开始。这个例子中的训练集是对肿瘤进行恶性或良性分类得到的数据。我们可以做的是对于这个给定的训练集把我们学过的线性回归算法应用到这个数据集，用直线对数据进行拟合。尝试改变一下问题，将横轴延长一点，假如有另一个训练样本在最右边。

计算机视觉从零学·2023-02-05 18:02

吴恩达机器学习-SVM-为什么theta与边界boundary垂直

吴恩达教授的机器学习课程，第十三章支持向量机，大间隔分类器的数学原理中，没有解释为什么theta与边界boundary垂直，当时学的时候一头雾水，在查阅一些资料之后终于该清楚了，下面的推导过程。

wangyunjeff2·2023-02-05 18:59

机器学习（6）--支持向量机SVM

吴恩达ML课程课后总结，以供复习、总结、温故知新，也欢迎诸位评论讨论分享，一起探讨一起进步：上一篇:机器学习（5）--算法优化方法(学习曲线，误差分析)及特类分析(偏斜类问题召回率与查准率)https:

执契·2023-02-05 18:28

SVM参数θ和决策边界正交的原因

吴恩达《机器学习》课程，讲到SVM背后数学原理的时候，提到“参数θ和决策边界正交”，但没有给出解释。

Dreamcatcher风·2023-02-05 18:53

关于吴恩达老师机器学习SVM中12-3节的决策边界与参数theta垂直的解释

本文的目的是记录学习吴恩达老师机器学习课程中遇到的决策边界与参数theta相垂直的原因具体原因：1、SVM的假设函数：otherwise2、决策边界为：3、定理：线性空间中，平面方程的系数就是平面的法向量证明过程见

Ansen C·2023-02-05 18:52

一文读完 Machine Learning Yearning

引言断断续续读完了吴恩达老师的炼丹宝典，《MachineLearningYearning》，收获很大，但是，原书有100多页，读起来还是费不少时间的，再加上吴老师讲解细致、举例丰富，花的时间更多了。

闫永飞·2023-02-05 11:42

机器学习（吴恩达）--线性回归算法-代价函数的理解

线性回归算法【中英双语】机器学习（MachineLearning）-吴恩达https://www.bilibili.com/video/av9912938/?

bibibabibobi k·2023-02-05 10:11

【机器学习】监督学习与无监督学习

文章目录什么是机器学习监督学习回归问题分类问题无监督学习总结什么是机器学习机器学习的定义很多，我认为用吴恩达老师视频中的这段话来概括就很合适TomMitchell(1998)Well-posedLearningProblem

milu_ELK·2023-02-05 09:07

机器学习笔记（三）支持向量机原型、对偶问题

主要参考资料：斯坦福大学CS229笔记吴恩达《机器学习》周志华《机器学习实战》peterHarrington《高等数学》同济大学《微积分学教程》【俄】菲赫金格尔茨维基百科支持向量机一、原型支持向量机（supportvectormachine

weixin_41405111·2023-02-05 07:38

302页吴恩达Deeplearning.ai课程笔记，详记基础知识与作业代码

302页吴恩达Deeplearning.ai课程笔记，详记基础知识与作业代码吴恩达的DeepLearning.ai已经于1月31日发布了最后一门课程。

小饕·2023-02-04 13:02

【学习笔记】吴恩达老师《深度学习工程师》二

第三课为什么深度学习会崛起老师解释了为什么深度学习这个几十年之前就出现的技术今天又火热起来。原因不外乎三点：1.数据越来越庞大得益于数字化的发展、互联网的扩张以及各种廉价的视觉传感器的出现，如今的数据方便收集同时数量庞大，这为深度学习数据来源打下了扎实的基础。2.计算机硬件的发展计算机硬件飞速发展，计算能力显著提高，使得以前很难进行计算的方法如今可以轻松实现。3.算法的进步算法不断迭代，使得深度学

Masec·2023-02-04 13:02

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第一课·第三周浅层神经网络

目录一、神经网络概览二、多个例子中的向量化三、激活函数四、神经网络的梯度下降法五、直观理解反向传播（+矩阵求导）六、随机初始化作业：一、神经网络概览双层神经网络一般包含输入层、隐藏层、输出层，但是输入层一般用第0层表示二、多个例子中的向量化三、激活函数四、神经网络的梯度下降法这个是我总结的一篇笔记：❤一张图看懂神经网络的符号参数（+向量化的注意事项）五、直观理解反向传播（+矩阵求导）矩阵求导简介为

手可摘星辰不去高声语·2023-02-04 13:01

重磅推荐 | 带学吴恩达《深度学习》作业班+带打Kaggle大赛

吴恩达曾经说过：“人工智能是新电力，他相信人工智能将在未来改变各行各业，而未来全世界需要数百万具备深度学习知识的人。”

PaperWeekly·2023-02-04 13:54

吴恩达《深度学习专项》第三阶段总结与第四阶段预览

第三阶段回顾在过去两周里，我们学习了改进深度学习模型的一些策略。让我们来回顾一下。首先，我们应该设置好任务的目标。选取开发/测试集时，应参考实际应用中使用的数据分布。设置优化指标时，应使用单一目标。可以设置一个最优化目标和多个满足目标。在搭建模型时，我们可以根据现有的数据量、问题的难易度，选择端到端学习或者是多阶段学习。训练模型前，如果有和该任务相似的预训练模型，我们可以采取迁移学习，把其他任务的

大局观选手周弈帆·2023-02-04 13:24

吴恩达《深度学习专项》笔记+代码实战（二）：简单的神经网络——逻辑回归

这堂课要学习的是逻辑回归——一种求解二分类任务的算法。同时，这堂课会补充实现逻辑回归必备的数学知识、编程知识。学完这堂课后，同学们应该能够用Python实现一个简单的小猫辨别器。前排提示：本文篇幅较长。如果想看本文的精简版，欢迎移步我在其他地方发的文章.学习提示如上图所示，深度学习和编程，本来就是相对独立的两块知识。深度学习本身的知识包括数学原理和实验经验这两部分。深度学习最早来自于数学中的优化问

大局观选手周弈帆·2023-02-04 13:54

吴恩达深度学习第一课-第二周笔记及课后编程题

逻辑回归（LogisticRegression）逻辑回归用于二分类（BinaryClassification），输出值为0-1范围内的实数。通常规定：输出值小于0.5分类为"0"，输出值大于0.5分类为"1"逻辑分布（LogisticDistribution）逻辑分布为连续型概率分布。分布函数：密度函数：可见f(x)与正态分布形状相似，不过尾部更长，波峰更高，在数据分布情况如此时，选择逻辑分布建模

Giraffeee_·2023-02-04 13:52

吴恩达机器学习课程笔记-Ⅰ

1.引言（Introduction）1.1Welcome1.2什么是机器学习（WhatisMachineLearning）1.3监督学习（supervisedlearning）1.4无监督学习（unsupervisedlearning）1.1Welcome随着互联网数据不断累积，硬件不断升级迭代，在这个信息爆炸的时代，机器学习已被应用在各行各业中，可谓无处不在。一些常见的机器学习的应用，例如：手写

玄九思·2023-02-04 10:56

吴恩达机器学习笔记（一）

文章目录引言1.1Welcome1.2Whatismachinelearning?1.3Supervisedlearning1.4Unsupervisedlearning引言1.1Welcome参考视频：P1Welcome总结：第一个视频主要讲述了什么是机器学习以及机器学习的一些应用，比如垃圾邮件识别、网页排序、产品推荐等等。1.2Whatismachinelearning?参考视频：P2What

cometsue·2023-02-04 10:22

吴恩达机器学习 Logistic Regression with a Neural Network mindset

LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindsetWelcometoyourfirst(required)programmingassignment!Youwillbuildalogisticregressionclassifiertorecognizecats.ThisassignmentwillstepyouthroughhowtodothiswithaNe

ZEVIN LI·2023-02-04 10:18

【含课程pdf & 测验答案】吴恩达-机器学习公开课学习笔记 Week1-1 Introduction

吴恩达-机器学习公开课学习笔记Week1-1Introduction1-1Introduction课程内容1-1-1Welcome1-1-2WhatisMachineLearning?

CodingRae·2023-02-04 10:18

吴恩达老师机器学习 1.1 Welcome！

吴恩达老师机器学习【(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】1.1Welcome！欢迎！欢迎来到[最新]机器学习课程。

Ding Jiaxiong·2023-02-04 10:47

深度学习入门--基于Python的理论与实现

深度学习笔记（一）第1章Python入门NumPy是用于数值计算的库，提供了很多高级的数学算法和便利的数组（矩阵）操作方法。Matplotlib是用来画图的库。

Tiramisu66·2023-02-03 18:01

吴恩达DeepLearningCourse4-卷积神经网络

部分内容参考之前的笔记PyTorch深度学习实践文章目录第一周：卷积神经网络边缘检测Padding、Stride三维卷积卷积神经网络中的一层池化层第二周：深度卷积网络实例探究残差网络1x1卷积Inception模块和网络卷积神经网络的迁移学习第三周：目标检测目标定位基于滑动窗口的目标检测滑动窗口的卷积实现BoundingBox预测/YOLO算法基础交并比loU非极大值抑制AnchorBoxes第四

MONA ODYSSEY·2023-02-03 16:51

Python3使用np.set_printoptions(threshold=np.nan)引发错误解决方法

来源：【吴恩达课后编程作业】Course4-卷积神经网络-第四周作业-人脸识别关于np.set_printoptions()np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize

Master_miao·2023-02-03 15:04

“机器视觉+深度学习”进阶步骤

文章目录前言一、StanfordCS221（人工智能原理与技术）二、StanfordCS230（吴恩达深度学习DeepLearning|Autumn2018）三、StanfordCS231N（李飞飞计算机视觉课程

weixin_46771530·2023-02-03 14:37

深度学习笔记

深度学习笔记前言学习内容什么是深度学习？

枫楠Kuiy·2023-02-03 13:44

深度学习知识点笔记汇总

总共整理出16篇神经网络笔记和10篇卷积神经网络笔记，现总结如下：1.神经网络（NeuralNetwork）深度学习笔记（一）——计算梯度[ComputeGradient]深度学习笔

zeeq_·2023-02-03 13:44

2021年李宏毅机器/深度学习笔记持续更新中......

https://gitee.com/codingWang1/machineLearning/tree/master/https://github.com/wangyu-debug/-欢迎交流指正

9377_·2023-02-03 13:43

1.1 深度学习第一课《神经网络与深度学习》-吴恩达教授

老师课前原话：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，从获得更好的健康关注。深度学习做的非常好的一个方面就是读取X光图像，到生活中的个性化教育，到精准化农业，甚至到驾驶汽车以及其它一些方面。如果你想要学习深度学习的这些工具，并应用它们来做这些令人窒息的操作，本课程将帮助你做到这一点。当你完成cousera上面的这一系列专项课程，

ygl_9913·2023-02-03 11:21

吴恩达deeplearning.ai神经网络和深度学习(Ⅰ)(第一周-深度学习概论)

神经网络和深度学习课程(第一周-深度学习概论)目录神经网络和深度学习课程(第一周-深度学习概论)1.2什么是神经网络？1.3用神经网络进行监督学习1.4为什么深度学习会兴起？Summary1.2什么是神经网络？1.神经网络的定义神经网络就是按照一定规则将多个神经元连接起来的网络1.3用神经网络进行监督学习1.监督学习与非监督学习监督式学习与非监督式学习本质区别就是是否已知训练样本的输出y。在实际应

一去不复返的通信er·2023-02-03 11:16

吴恩达深度学习第一课 — 神经网络与深度学习1.2

cal构建神经网络·2.1二分分类(BinaryClassification）计算机保存一张图片，要保存三个独立矩阵：红，绿，蓝（其他颜色都是由这三原色组合形成），如果保存的图片是64x64的，那每个矩阵也是64x64的。且每个矩阵里的元素值，代表着颜色的强度。把像素值取出放入一个特征向量x（三个矩阵元素变成一列向量），且特征向量的维度是64x64x3=12288(三个矩阵元素总数量)。在二分分类

今天没有瘦·2023-02-03 11:44

吴恩达深度学习课程第一课 — 神经网络与深度学习

目录1.神经网络（NeuralNetwork）1.1.神经网络1.2.用神经网络进行监督学习（SupervisedLearningwithNeuralNetworks）2.神经网络基础（BasicsofNeuralNetworkProgramming）2.1.逻辑回归（LogisticRegression）2.2.损失函数（LossFunction）2.3.梯度下降法（GradientDescen

你的莽莽没我的好吃·2023-02-03 11:10

深度学习笔记（三十六）1x1卷积（网络中的网络）及谷歌Inception网络

提到1x1卷积，能想到什么？我能想到的就是把图像中每个像素点乘以某个倍数，这除了调整图像亮度什么的有用，还能有什么用处呢？带着疑惑我们来学习网络中的网络及1x1卷积。学习了1x1卷积后，我们开始接触谷歌Inception网络结果，通过1x1卷积的方式大幅度降低运算量。一、1x1卷积（网络中的网络）放在二维图像中，1x1卷积确实是这么个用处。而放在三维图像中，会显得非常实用。最终的结果是：高和宽的维

Mr.zwX·2023-02-03 08:33

深度学习笔记(十一):各种特征金字塔合集

ZZY_dl·2023-02-03 08:01

吴恩达《深度学习专项》笔记（十）：卷积神经网络的基础构件

前排提示：这周的课有很多知识点都在图中，一定要仔细地看一看图。课堂笔记计算机视觉CV(ComputerVision,计算机视觉)是计算机科学的一个研究领域。该领域研究如何让计算机“理解”图像，从而完成一些只有人类才能完成的高级任务。这些高级任务有：图像分类、目标检测、风格转换等。想具体了解有哪些计算机视觉任务，可以直接去访问OpenMMLab的GitHub主页：https://github.com

大局观选手周弈帆·2023-02-03 08:28

2019-05-13

在做吴恩达《深度学习》作业的时候，很多人遇到各种路径出错的问题。这是因为import文件时如不指明文件路径那就是文件在同一个文件夹下。如果文件不在同一个文件夹下还没有指明路径的话就会出错。

水中小船·2023-02-02 22:19

如何阅读和学习深度学习项目代码

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。

*pprp*·2023-02-02 13:54

OverflowError: Python int too large to convert to C long 吴恩达机器学习

今天学吴恩达机器学习中C1_W1_Lab05_Gradient_Descent_Soln的代码时，出现了溢出错误最后在b站视频中的评论中找到了解决方案吐槽一下，为什么百度搜索这个溢出错误，发现很多个都是同一个答案

zldomore·2023-02-02 11:14

吴恩达机器学习视频笔记——简单知识背景

1、生活的机器学习：电脑区分垃圾邮件淘宝的智能推荐照相时候的美颜什么是人工智能：ArthurSamuel(1959):部分特定代码赋予计算机自动学习的能力。世界上第一个机器学习的程序：Samuel编写的西洋棋程序2、监督学习和无监督学习回归问题案例1.房价预估横坐标：面积纵坐标：房价根据已知的答案，即已有的数据，在计算出房价的连续变化趋势，因此可以预测出相应面积的房价大小。分类问题：案例2.肿瘤判

xclhs·2023-02-02 10:42

【经典】吴恩达——机器学习笔记001

【经典】吴恩达——机器学习笔记001机器学习(MachineLearning)笔记001学习地址：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程文字版参考及PPT来源：Coursera-ML-AndrewNg-Notes

superME1226·2023-02-02 10:40

吴恩达-深度学习微课-第四课

做完了一个序列模型项目，有时间回来补一下第4课的内容1.2边缘检测示例卷积运算：举例1个6x6的矩阵，经过一个3x3的过滤器矩阵进行卷积运算后，得到的是一个4x4的矩阵：过程大概是：将过滤器覆盖到原矩阵上，第一步将对应位置元素相乘，第二步将得到的3x3的元素相加，作为结果的第一个元素；第三步按横向、纵向移动过滤器，如法炮制第二步的做法。1.4Padding1、1.2节的卷积操作有两个缺点：(1)每

月笼纱lhz·2023-02-02 09:34

深度学习笔记 —— 物体检测和数据集 + 锚框

任务：识别我们所有感兴趣的物体，同时将每个物体的位置找出来importtorchfromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltd2l.set_figsize()img=d2l.plt.imread('./img/catdog.jpg')d2l.plt.imshow(img)plt.show()#定义在这两种表示之间进行转换的函数defbox_

Whisper_yl·2023-02-02 08:45

深度学习笔记----数据增强

在5.6节（深度卷积神经网络）里我们提到过，大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广（imageaugmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模型

Agetha·2023-02-02 08:44

深度学习笔记（3）-pytorch模型训练流程&实现小GPU显存跑大Batchsize

近期在进行pytorch模型的训练，对pytorch的流程进行一次简单梳理作为笔记。此外，由于GPU显存有限，数据的Batchsize一般只能到2，而相关资料显示较大的Batchsize有利于提高模型训练效果，经查阅资料，找到通过梯度累加的方式来等效增大Batchsize。一、pytorch模型训练流程在用pytorch训练模型时，通常会在遍历epochs的过程中依次用到optimizer.zer

高不胖·2023-02-02 07:48

动手学深度学习笔记（二）

从零开始写多层感知机多层感知机本节中，我们将以多层感知机（multilayerperceptron，简称MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。importsyssys.path.insert(0,'..')importgluonbookasgbbatch_size=256train_data,test_data=gb.load_data_fashion_mnist(batch_size)隐藏层多层

文武_665b·2023-02-02 04:36

深度学习笔记（十四）—— 超参数优化[Hyperparameter Optimization]

这是深度学习笔记第十四篇，完整的笔记目录可以点击这里查看。训练神经网络会涉及到许多超参数设置。

zeeq_·2023-02-01 20:47

小wind的机器学习笔记（一）：新手入门必须了解的重要概念

这篇文章先介绍一些新手入门必须了解的机器学习重要概念，博客参考到《Hands-OnMachineLearingwithScikit-Learn&Tensorflow》、周志华老师的西瓜书、吴恩达老师

风起86·2023-02-01 20:47

吴恩达机器学习_第一周笔记

目录1IntroductionWelcomeWhatisMachineLearning?SupervisedLearning（监督学习）UnsupervisedLearning（无监督学习）2ModelandCostFunctionModelRepresentationCostFunction(代价函数)代价函数的图像3ParameterLearning(GradientDescent：梯度下降法

weixin_Saturn·2023-02-01 20:17

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