吴恩达- 第18页

吴恩达机器学习day13（推荐系统(Recommender Systems)）

晨沉宸辰·2023-01-21 21:27

吴恩达机器学习作业2（逻辑回归）

逻辑回归一.知识回顾二.题目二.编程的设计【1】引入一些包【2】准备数据【3】sigmoid函数【4】costfunction(代价函数)1.设置参数【5】gradientdescent(梯度下降)1.损失梯度的推导2.代码【6】拟合参数【7】用训练集预测和验证【7】寻找决策边界1.输出最后拟合的参数2.根据边界公式计算X×θX\times\thetaX×θ3.画出图形三.正则化逻辑回归特征映射对

晨沉宸辰·2023-01-21 21:26

吴恩达机器学习day4（正则化(Regularization)）

正则化一过拟合问题二代价函数三正则化线性回归四正则化的逻辑回归模型一过拟合问题正则化(regularization)的技术，它可以改善或者减少过度拟合问题。如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集（代价函数可能几乎为0），但是可能会不能推广到新的数据。下图是一个回归问题的例子：第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型

晨沉宸辰·2023-01-21 21:56

吴恩达机器学习day5（神经网络：表述）

神经网络学习：表述一.非线性假设【1】前提引入【2】实例体验二.神经元和大脑三.模型表示1【1】了解实际神经系统【2】模型思考：三.模型表示2四.特征和直观解释1一.非线性假设【1】前提引入我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。下面是一个例子：使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。【1】假设我们有非常多的特征，例如大于100

晨沉宸辰·2023-01-21 21:56

吴恩达机器学习day1（了解机器学习）

初步了解机器学习前言了解机器学习【1】常见的机器学习的体现：【2】机器学习的领域：【3】机器学习的应用：什么是机器学习？监督学习[1]定义[2]了解[3]基本思想无监督学习定义：例子：总结：前言了解机器学习【1】常见的机器学习的体现：打开谷歌、必应搜索到你需要的内容，正是因为他们有良好的学习算法。谷歌和微软实现了学习算法来排行网页每次，你用Facebook或苹果的图片分类程序他能认出你朋友的照片，

晨沉宸辰·2023-01-21 21:26

吴恩达机器学习Day4

有监督类算法②：分类算法：输出结果常常是："0"or"1";"yes"or"no";"ture"or"false";"negativeclass"or"positiveclass";用线性回归算法解决分类，可能会奏效，但通常效果不佳；例如：逻辑回归：使用最广泛的分类算法；相比于线性回归,逻辑回归是一条曲线；需要引入一个重要的数学函数：sigmoid函数（逻辑函数）；决策边界：令决策函数z=0？决策

Tezzz·2023-01-21 21:49

only demo·2023-01-21 17:48

吴恩达《机器学习》课程笔记归纳（一）-- 初识机器学习

参考地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes1.什么是机器学习一个年代近一点的定义，由TomMitchell提出，来自卡内基梅隆大学，Tom定义的机器学习是，一个好的学习问题定义如下，他说，一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。经验E就

aa_JamesJones·2023-01-21 17:16

监督学习和无监督学习

机器学习1.机器学习是什么2.监督学习举例说明：回归问题分类问题3.无监督学习举例说明：聚类问题非聚类问题提示：该文是基于吴恩达老师机器学习视频总结1.机器学习是什么计算机程序从经验E中学习解决某一任务

only demo·2023-01-21 17:46

python用电预测_Python预测发电厂电能输出--基于多元线性回归模型-站长资讯中心...

前言最近有在学习网易云课堂上《吴恩达机器学习》这门课程,受益匪浅,然后打算将有关线性回归模型的知识点总结下来,也就有了本文.若存在错误的地方,还请指正,谢谢!

weixin_39728213·2023-01-21 15:50

吴恩达教你如何成为AI业界大佬

选自|TowardsDataScience作者|RichmondAlake转自|机器之心这篇文章内容取自斯坦福大学教授、Coursera联合创始人吴恩达的课堂演讲，主题为《关于在机器学习领域获得成功职业生涯的几点建议

「已注销」·2023-01-21 11:19

【机器学习吴恩达】2022课程笔记（持续更新）

一、机器学习1.1机器学习定义计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高eg：跳棋程序E：程序自身下的上万盘棋局T：下跳棋P：与新对手下跳棋时赢的概率1.2监督学习supervisedlearning1.2.1监督学习定义给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的是给出更多的正确答案如预测房价（回归问题）、肿瘤良性恶性分类（分类问题）1.3

何梦吉他·2023-01-21 11:16

第一章-机器学习简介深度之眼_吴恩达机器学习作业训练营

目录专栏简介：一，机器学习简介1.1机器学习定义1.1机器学习的重要性1.2应用领域二、监督学习三、无监督学习四、总结专栏简介：本栏主要内容为吴恩达机器学习公开课的学习笔记，以及深度之眼的吴恩达机器学习作业训练营

凡尘维一心·2023-01-21 09:32

吴恩达深度学习第一课第四周编程作业（1）

吴恩达深度学习第一课第四周编程作业（1）构建深层神经网络：一步一步1-包装2-轮廓3-初始化3.1-2层神经网络练习1-初始化参数3.2-L层神经网络练习2-初始化参数4-正向传播模块4.1-线性向前练习

tqh267·2023-01-21 09:00

吴恩达深度学习笔记-机器学习策略(第8课)

机器学习策略一、进行误差分析二、清除标注错误的数据三、快速搭建你的第一个系统，并进行迭代四、在不同的划分上进行训练并测试五、不匹配数据划分的偏差和方差六、解决数据不匹配七、迁移学习八、多任务学习九、什么是端到端的深度学习十、是否使用端到端的深度学习一、进行误差分析当我们的模型还没有达到人类水平，可以人工检查一下你的算法犯的错误，也许能让我们知道下一步能做什么，这个过程就叫做误差分析。例如在猫分类器

快乐活在当下·2023-01-21 08:22

吴恩达机器学习课程笔记.pdf

个人认为：吴恩达老师的机器学习课程，是初学者入门机器学习的最好的课程！我们整理了笔记（336页），复现的Python代码等资源，文末提供下载。

欣一2002·2023-01-21 08:18

机器学习吴恩达课后习题百度云资源（Coursera 搬运）

之前我在网易云课堂看吴老师的视频的时候，就一直疑惑为什么没有作业。原来网易云上的是阉割版，作业并不包括在那。后来本人在网上也找了很久很久，最后还是自己搭了V屁恩去到了Coursera。所以为了方便各位爱学习的网友们，在这里先提供编程作业题。暂时只有题目，视以后的情况来定夺是否提供完整题解。吴老师这门课有2种作业，一种是编程上机练习，一种是选择题。这里先提供编程题，也是最能提高的题。选择题会在不久后

我喝酸奶不舔盖·2023-01-21 08:48

吴恩达|机器学习作业目录

一个多月除了上课自习，就是在coursera和网易云课堂上学习吴恩达机器学习的课程，现在学完了，以下是一个多月来完成的作业目录，整理一下以便使用：1.0单变量线性回归1.1多变量线性回归2.0Logistic

学吧学吧终成学霸·2023-01-21 08:48

【吴恩达机器学习-笔记整理】课程知识点汇总（按视频章节）与学习笔记分享（附链接）

目录：前言一、分享二、课程学习一览（章节知识点总结）1、章节目录及知识点整理2、对应章节学习笔记文章链接二、课程重点总结1、监督学习2、无监督学习3、特定的应用和话题4、构建机器学习系统的建议❤️❤️❤️忙碌的敲代码也不要忘了浪漫鸭！前言✨你好啊，我是“怪&”，是一名在校大学生哦。主页链接：怪&的个人博客主页☀️博文主更方向为：课程学习知识、作业题解、期末备考。随着专业的深入会越来越广哦…一起期待

怪&·2023-01-21 08:17

吴恩达老师机器学习教程中文笔记-在线版

湾区人工智能·2023-01-21 08:47

吴恩达2022机器学习课程评测来了！

吴恩达老师2022年机器学习专项课（MachineLearningSpecialization）上周全新来袭，课程本身并不是新课，与10年前的机器学习专项课相比，编程语言用Python代替了此前的Octave

Datawhale·2023-01-21 08:47

带你少走弯路：五篇文章学完吴恩达机器学习

本文是吴恩达老师的机器学习课程[1]的笔记和代码复现部分，这门课是经典，没有之一。但是有个问题，就是内容较多，有些内容确实有点过时。如何在最短时间学完这门课程？

风度78·2023-01-21 08:47

【免费下载】吴恩达深度学习（DeepLearning.ai）课程讲义及课后测验 pdf 版

吴恩达深度学习（DeepLearning.ai）课程讲义pdf版链接：https://pan.baidu.com/s/1adBW3Kf-KfX8bFFpdO1dKQ提取码：rzss吴恩达深度学习（DeepLearning.ai

早知晓·2023-01-21 08:47

吴恩达机器学习课程资源（笔记、中英文字幕视频、课后作业，提供百度云镜像！）

强烈感谢黄海广博士给的文章思路本文中提及的作者便是黄海广博士本人吴恩达老师的机器学习课程，可以说是机器学习入门的第一课和最热门课程，作者在github开源了吴恩达机器学习个人笔记，用python复现了课程作业

MrRoose·2023-01-21 08:16

吴恩达机器学习课后作业2——逻辑回归（logistic regression）

1.问题和数据假设您是一个大学部门的管理员，您想根据申请人在两次考试中的成绩来确定他们的入学机会。您可以使用以前申请人的历史数据作为逻辑回归的训练集。您的任务是构建一个分类模型，根据这两门考试的分数估计申请人被录取的概率。数据ex2data1.txt内容为一个47行3列(47,3)的数据；其中第一列表示exam1成绩，第二列表示exam2成绩。具体数据如下：34.62365962451697,78

学吧学无止境·2023-01-20 17:01

吴恩达机器学习课后作业7——K-means聚类与主成分分析

1.问题和数据在本练习中，您将实现K-means聚类算法并应用它来压缩图像。在第二部分中，您将使用主成分分析来寻找人脸图像的低维表示之前的题目中都是有监督的算法，每一个样本X都对应有一个标签y,这回我们使用的K-means算法是无监督算法。其原理步骤如下： 2.案例1：给定一个二维数据集，使用K-means算法进行聚类数据集：ex7data2.mat导入包，numpy和pandas是做运算的库，

学吧学无止境·2023-01-20 17:01

吴恩达机器学习系列课程笔记——第五章：Octave教程(Octave Tutorial)

提示：这章选学，可以去学python，第六节可以看看。5.1基本操作https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=26本章学习以种编程语言：Octave语言。你能够用它来非常迅速地实现这门课中我们已经学过的，或者将要学的机器学习算法。过去我一直尝试用不同的编程语言来教授机器学习，包括C++、Java、Python、Numpy和Octave。我发现当使用

Lishier99·2023-01-20 17:00

吴恩达机器学习系列课程笔记——第十四章：降维(Dimensionality Reduction)

14.1动机一：数据压缩https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=79这个视频，我想开始谈论第二种类型的无监督学习问题，称为降维。有几个不同的的原因使你可能想要做降维。一是数据压缩，后面我们会看了一些视频后，数据压缩不仅允许我们压缩数据，因而使用较少的计算机内存或磁盘空间，但它也让我们加快我们的学习算法。但首先，让我们谈论降维是什么。作为一种生动的

Lishier99·2023-01-20 17:30

吴恩达机器学习系列课程笔记——第十一章：机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

11.1首先要做什么https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=65在接下来的视频中，我将谈到机器学习系统的设计。这些视频将谈及在设计复杂的机器学习系统时，你将遇到的主要问题。同时我们会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议。下面的课程的的数学性可能不是那么强，但是我认为我们将要讲到的这些东西是非常有用的，可能在构建大型的机器学习系

Lishier99·2023-01-20 17:59

吴恩达机器学习课程12——无监督学习

吴恩达老师对于k-means算法的过程给出了一个非常通俗易懂的描述与演示：首先

CtrlZ1·2023-01-20 17:26

吴恩达人工智能课总结

神经网络综述1.神经网络概述needsupplement…激活函数的必要性深层网络必要性吴恩达使用的logisticlostfunction为什么relu不会导致线性函数带来的问题计算图的应用1.1模型构建模拟人体神经网络建立神经网络

帅与·2023-01-20 17:56

吴恩达机器学习笔记week11——机器学习系统设计 Machine learning system design

吴恩达机器学习笔记week11——机器学习系统设计Machinelearningsystemdesign11-1.确定执行的优先级Prioritizingwhattoworkon:Spamclassificationexample11

Saulty·2023-01-20 17:52

吴恩达机器学习（十六）—— 聚类

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·2023-01-20 17:50

吴恩达机器学习笔记：（三）梯度下降法

梯度下降法知识点：偏导数、微积分、局部最优解概念介绍梯度下降法目的是为了“下降”，下降的方法是按照“梯度”。比如你在一座山上，当前你只能迈出一步，如何走才能使你的高度下降的最多呢，根据梯度的理论，我们沿着当前梯度的反方向走，会让我们的下降幅度最大。上述例子中，山就是一个函数，在山上的你就是函数中待优化的变量，人的坐标表示变量初始值，我们要求的是函数最小值即到达山底，人该如何走即如何迭代变量。所以我

时间之里·2023-01-20 15:56

吴恩达机器学习笔记多元梯度下降法

之前介绍的梯度下降中只有两个变量，现在考虑有0~n共n+1个变量的时候。与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价函数是所有建模误差的平方和，多变量线性回归的批量梯度下降算法为注意多个变量的变化也是要同时计算更新。参数的范围会对梯度下降的算法产生影响，因此常用的梯度下降处理方法有特征缩放和选择合适大小的学习率特征缩放：要保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下

桃木————·2023-01-20 15:23

吴恩达机器学习MATLAB代码笔记（1）梯度下降

吴恩达机器学习MATLAB代码笔记（1）梯度下降单变量线性回归1.标记数据点（PlottingtheDate)fprintf(‘PlottingData’)data=load(‘D:\代码笔记\吴恩达机器学习

Groot3·2023-01-20 15:52

qiuzitao机器学习（一）：吴恩达机器学习梯度下降

（一）qiuzitao3.25-3.30学习报告3.25（周一）机器学习的第一篇博客，接下来也会坚持更新，谢谢我的导师和CSDN这个平台！#吐槽一下这学期课很多，学费值了；开的语言也多（Python，Java，C++，汇编），不过我钟爱Python和Java，更有兴趣的还是机器学习，人工智能。晚上回顾了Python的文件语法，现在的Python算基础掌握了吧，也是入了这个门，还需要多练习提升，打打

qiuzitao·2023-01-20 15:19

吴恩达机器学习课程笔记1-2

19.5小时，112个视频先学定理再学概念1-3监督学习例子：预测房价--回归问题判断肿瘤是否良性—分类问题2.2代价函数找到Q0Q1的值，使得假设曲线与真实数据点尽可能的拟合如何得到Q0Q1–差的平方和最小，最小化问题代价函数J(Q0,Q1)，也被称为平方误差函数。目标：最小化代价函数还有其他形式的代价函数，但是平方误差代价函数是解决回归问题最常用的手段2.3代价函数一让假设函数更加简单----

海星？海欣！·2023-01-20 14:12

1.吴恩达机器学习课程笔记：多元梯度下降法

1.吴恩达机器学习课程笔记：多元梯度下降法笔记来源：吴恩达机器学习课程笔记：多元梯度下降法仅作为个人学习笔记，若各位大佬发现错误请指正1.1多元特征（变量）每一列代表一个特征，例如：房屋大小、卧室数量、

Uncertainty!!·2023-01-20 14:39

【节选】吴恩达给出的AI职业生涯规划

吴恩达给出的AI职业生涯规划基础的机器学习技能深度学习与机器学习相关的数学软件开发如何获得这些技能？看到AI大神吴恩达给大家的技术学习以及职业规划的意见，受益匪浅。

hongxu000·2023-01-19 14:12

吴恩达机器学习Day1

1.什么是机器学习：让计算机在没有明确编程的情况下学习的研究领域。2.机器学习的两种主要类型是监督学习和无监督学习。3监督学习：监督学习算法从正确答案中学习，给出固定的x按要求输出y；监督学习的两种主要类型是回归和分类；4.无监督学习：让算法自己找出什么是有趣的，或者什么模式或结构可能在这个数据集中与这个特定的数据集.无监督学习算法可能决定数据可以分配给两个不同的组或两个不同的集群，所以你可能会决

Tezzz·2023-01-19 12:43

吴恩达机器学习Day2

1.梯度下降：最小化代价函数；这个表达式的意思是通过获取w的当前值并对它进行少量调整来更新参数w;α：学习率，通常是0-1之间的一个小正数，基本上控制你下坡时的步幅。代价函数的导数项，决定下坡的方向；重复这两个式子，直到收敛（达到了一个局部最小值，在这个最小值下，参数w和b不再随着你采取的每一个额外步骤而改变很多）。w和b要求同时更新的情况：w和b没有同时更新（非正确方法）：学习率α：过小：下降速

Tezzz·2023-01-19 12:43

吴恩达机器学习Day3

特征缩放（归一化）:将范围缩小到0-1内；特征缩放会使梯度下降更快。学习曲线：帮助你看到你的成本J在每次大下降迭代后的变化；通过这学习曲线可以发现梯度下降是否收敛；成本函数J有时上升有时下降，表明梯度下降不能正常工作；可能是学习率α过大；可以适当调小学习率；学习率：按比例慢慢调；特征工程：通过转换或结合原有特征，利用直觉去构造一个新的特征；此例子中的x3。多项式回归：

Tezzz·2023-01-19 12:12

【吴恩达深度学习课后作业】编程作业遇到的问题及解决办法（课程1）第二周

参考编程作业的学习地址：【吴恩达课后编程作业】Course1-神经网络和深度学习-第二周作业-具有神经网络思维的Logistic回归原文链接：https://blog.csdn.net/u013733326

五十赫兹小透明·2023-01-19 10:48

吴恩达深度学习第一课第三周单隐层神经网络实现，相关文件、数据集下载以及bug修改心得

最近在学习吴恩达老师深度学习的课程，实现了单隐藏层神经网络的实现，现在将自己在编程过程中遇到的问题记录下。

你猜不到我是谁~·2023-01-19 09:12

深度学习 | 吴恩达深度学习课程2 Week1

Course2Week1编程作业1任务2初始化参数2.1数据2.2神经网络模型2.3初始化为零2.3.1代码2.3.2训练2.3.3预测2.4随机初始化2.4.1代码2.4.2训练2.4.3预测2.5抑梯度异常初始化2.5.1代码2.5.2训练2.5.3预测2.6总结3正则化3.1数据3.2代码3.3训练+预测4dropout4.1代码4.1.1前向4.1.2反向4.1.3主代码4.2训练+预测5

写代码的阿呆·2023-01-19 09:41

吴恩达深度学习笔记-Logistic Regression(第1课)

深度学习笔记第一课深度学习介绍1、什么是神经网络？2、用神经网络进行监督学习3、深度学习为什么会兴起？第二课神经网络基础知识1、二分分类2、LogisticRegression3、LogisticRegression损失函数4、LogisticRegression梯度下降5、向量化LogisticRegression6、向量化LogisticRegression的梯度输出7、Python中的广播8

快乐活在当下·2023-01-19 09:35

怎样看pytorch源码最有效？

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。然后，需要对Linux系统使用有一定的

Tom Hardy·2023-01-19 06:13

22张深度学习精炼图笔记总结

吴恩达在推特上展示了一份由TessFerrandez完成的深度学习专项课程信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。

小白学视觉·2023-01-18 23:25

吴恩达Deeplearning.ai.course1笔记

目录什么是神经网络单一神经网络多元神经网络用神经网络进行监督学习神经网络的类型示例结构化数据与非结构化数据为什么深度学习会兴起1)一张图表明深度学习/神经网络兴起的原因--规模推动深度学习发展2)规模推动深度学习发展的具体原因3)训练神经网络的过程什么是神经网络单一神经网络以预测房价来举例，在一个x轴表示房子面积，y轴表示房价的坐标图中，标示出6所房屋的信息（如图红×所示），然后通过线性拟合的方式

Jerry学编程·2023-01-18 22:41

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