吴恩达- 第23页

机器学习研究者的养成指南，吴恩达建议这么读论文

机器之心整理机器之心编辑部如何成为一名高效的机器学习研究者，然后在这个领域取得一些成就？在此之前，我们需要养成什么样的习惯？近日，一篇发布在Reddit机器学习版块的帖子引发了众人的讨论。近日，一位网友在Reddit上发帖提问：「那些高效的机器学习研究者，都有什么样的习惯？」比如，在Arxiv上时时跟进最新的研究，利用睡觉时间训练模型，以及充分利用StackOverflow。其他的呢？其实，世界上

Congqing He·2022-12-30 08:20

深度学习的进展，产业化，规模化、数据化

今年年初，知名AI学者吴恩达在接受IEEESpectrum的采访中，呼吁大家将目光从以模型为中心转向以数据为中心。

元宇宙iwemeta·2022-12-30 07:40

backpropagation算法代码实现

前言研究生生涯正式开始了，看了吴恩达的AI课程，然后通过廖雪峰学习了一些python的知识，然后看了一些关于BP博文，然后手推了一遍反向传播算法，还要完成一些导师布置过来的任务，收获还是不错的，然后推荐给

TouchDreamer·2022-12-30 03:37

自然语言处理与词嵌入-吴恩达深度学习笔记

文章目录自然语言处理与词嵌入词汇表征（WordRepresentation）Visualizingwordembeddings——t-SNE算法PropertiesofWordEmbeddings——CosinesimilarityEmbeddingmatrix学习词嵌入（LearningWordEmbeddings）Word2VecSkip-Gram模型负采样（NegativeSampling）

PengxiangZhou·2022-12-29 23:29

【机器学习（九）】大数据集及其梯度下降算法

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P102-P105。大数据集假定你的训练集的大小m为100000000。如果你想训练一个线性回归模型或是一个逻辑回归模型。

趴抖·2022-12-29 21:31

【机器学习（八）】神经网络进阶

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P50-P56。

趴抖·2022-12-29 21:59

吴恩达《机器学习》——线性回归代码实现

线性回归1.单变量线性回归单变量线性回归公式损失函数优化算法——批梯度下降（BGD）2.多变量线性回归特征缩放（标准化）参数的逆缩放3.线性回归算法代码实现向量实现Python代码4.实验结果单变量回归多变量回归实验总结数据集、源文件可以在Github项目中获得地址：https://github.com/Raymond-Yang-2001/AndrewNg-Machine-Learing-Home

Ace2NoU·2022-12-29 17:47

在google cloud上部署的jupyter notebook用gpu跑一遍yolov2算法进行物体检测及yolo.h5文件的生成(三)

上一篇中讲了如何在googlecloud中部署jupyternotebook,这一篇就用它来测试一下tensorflow-gpu的实际运行效果怎么样.本文数据来源和内容均来自吴恩达博士的cousera深度学习课程

赤道6号转向发动机·2022-12-29 12:09

生产系统中的机器学习：实验笔记（一）——模型部署

这是吴恩达老师在DeepLearningAI上的课程，《生产系统中的机器学习》第一个不记分实验的学习记录。

Little-Tortoise·2022-12-29 12:59

学习记录(3):使用卷积神经网络进行手写数字识别

这些学习都是在学习了一些机器学习和深度学习的基础上的延伸，并且也学习了一部分pytorch的基础上，以下为相关链接：吴恩达机器学习吴恩达深度学习莫烦pytorch学习下面代码均上传到github上，链接如下

ZN-ZY·2022-12-29 03:23

学习记录(1)：机器学习使用numpy矩阵进行梯度下降进行曲线拟合

这些学习都是在学习了一些机器学习和深度学习的基础上的延伸，并且也学习了一部分pytorch的基础上，以下为相关链接：吴恩达机器学习吴恩达深度学习莫烦pytorch学习下面代码均上传到github上，链接如下

ZN-ZY·2022-12-29 03:52

吴恩达deeplearning.ai第二课第三周作业: assignment2_3.Tensorflow Tutorial

文章目录TensorFlowTutorial1-ExploringtheTensorflowLibrary1.1-Linearfunction1.2-Computingthesigmoid1.3-ComputingtheCost1.4-UsingOneHotencodings1.5-Initializewithzerosandones2-Buildingyourfirstneuralnetwork

潘多拉星系·2022-12-29 03:49

深度学习中正则化的理解

本文大纲主线为吴恩达教授的深度学习系列课程，加上在各论坛阅读的博文与自我理解。第一次发文不懂规矩，参考文献在文末，如果有侵权或者不妥之处，希望大佬们批评，我一定改正。问

张伯亮·2022-12-29 02:35

数据标注的未来：吴恩达“未来十年AI会以数据为中心”

标注猿的第59篇原创一个用数据视角看AI世界的标注猿最近看到了一篇报道是IEEESpectrum对吴恩达采访的报道，真是收获颇丰，也解决了之前针对AI基础数据处理发展方向的一些疑惑。

AI数据标注猿·2022-12-28 19:34

专访吴恩达：AI未来10年，从硬件至上到数据为王

新智元报道编辑：David拉燕【导读】AI先驱吴恩达接受专访，谈了他对未来10年AI大趋势的展望。他认为，未来的技术落地，重点会从硬件转向数据，形成「数据为中心」的AI。

人工智能与算法学习·2022-12-28 18:31

吴恩达：告别大数据，AI需要高质量小数据！

来源：AI科技评论本文约5000字，建议阅读10分钟本文向大家谈下吴恩达对基础模型、大数据、小数据以及数据工程的一些感悟。

数据派THU·2022-12-28 18:00

吴恩达：AI的下一个发展方向，从大数据转向小数据

吴恩达（AndrewNg）在AI领域有着很高的声誉。

程序员对白·2022-12-28 18:58

重磅 | 完备的深度学习（Deep learning）路线，最详细的资源整理！

深度学习公开课吴恩达《DeepLearning》在吴恩达开设了机器学习课程之后，发布的《DeepLearning》课程也备受好评，吴恩达老师的课程最大的特点就是将知识循序渐进的传授给你，是入门学习不可多得良好视频资料

王仙限·2022-12-28 18:26

吴恩达：AI要拥抱【高质量小数据】的训练范式

丰色编译整理量子位|公众号QbitAIAI大牛吴恩达不久前刚被检测出新冠阳性，许多网友都向他表达了早日康复的祝愿。而最新消息显示，目前已经康复。如今，他的工作重心放在了他的LandingAI公司上。

机器学习与AI生成创作·2022-12-28 18:25

吴恩达：告别，大数据！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：AI科技评论编译丨维克多、王晔吴恩达是人工智能（AI）和机器学习领域国际最权威的学者之一，最近一年里，他一直在提“以数据为中心的

Amusi（CVer）·2022-12-28 18:54

吴恩达：AI是时候从大数据转向「小数据」了

丰色编译整理量子位|公众号QbitAIAI大牛吴恩达不久前刚被检测出新冠阳性，许多网友都向他表达了早日康复的祝愿。如今，他的工作重心放在了他的LandingAI公司上。

QbitAl·2022-12-28 18:23

吴恩达最新采访！以数据为中心的原因

Datawhale干货编译：维克多、王晔，来源：AI科技评论吴恩达是人工智能（AI）和机器学习领域国际最权威的学者之一，最近一年里，他一直在提“以数据为中心的AI”，希望将大家的目光从以模型为中心转向以数据为中心

Datawhale·2022-12-28 18:21

Yoshua Bengio 、吴恩达等预见2022年人工智能趋势

2021年AI技术变革的步伐加快，这一势能势不可挡，2022年将继续加速。IDC报告预测，2021年～2025年期间，全球人工智能年复合年增长率接近24.5%。从技术维度看，根据全球知名编程语言社区TIOBE指数，人工智能主编程语言Python在2021年可谓“轰轰烈烈”，它超过Java成为世界上最受欢迎的语言。全球知名数据科学平台Anaconda分析师表示，“Python将继续滑入我们的生活”。

AI_Plus·2022-12-28 18:51

吴恩达表示「AI 的下一个发展方向，从大数据转向小数据」，你同意他的观点吗？

吴恩达（AndrewNg）在AI领域有着很高的声誉。

王仙限·2022-12-28 18:20

【吴恩达机器学习笔记】第五章神经网络学习

【吴恩达机器学习笔记】第五章神经网络学习1、神经网络模型我们将一个神经元模拟成一个逻辑单元，下图表示对hθ(x)h_{\theta}(x)hθ(x)进行计算的神经元，黄色圆圈代表一个神经元，蓝色圆圈代表树突或轴突传输的信号

毕君郁·2022-12-28 12:13

吴恩达机器学习入门笔记7-神经网络

7神经网络解决特征数量过多，线性回归与逻辑回归算法参数过多的情况7.1M-P神经元模型神经元接收其他n个神经元传递的输入信号，加权和作为总输入值，与神经元阈值比较，再通过激活函数处理产生神经元输出，激活函数为sigmoid函数，是设定在神经元上的函数，典型的激活函数为sigmoid函数7.2感知机最简单的神经网络，输入层仅接收外界信号，输出层为M-P神经元，可容易实现逻辑与或非运算，感知机权重学习

杰斯洛兰德·2022-12-28 12:41

【机器学习（四）】分类问题与logistic回归模型

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P32-P36、P38。情景引入在前面几篇文章中，我们提到了判断邮件是否为垃圾邮件的例子，以及良性与恶性肿瘤的例子。

趴抖·2022-12-28 12:07

【机器学习（六）】过拟合问题及正则化

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P39-P42。过拟合问题下面是一个用线性回归来预测房价的例子：第一种拟合没有很好地拟合训练集，称其为欠拟合。

趴抖·2022-12-28 12:07

【机器学习（五）】高级优化

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P37。回顾梯度下降算法我们有一个代价函数J，而我们想要使它最小化。

趴抖·2022-12-28 12:35

【机器学习（七）】神经网络入门及多元分类

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P43-P49。神经网络的起源人们想尝试设计出模仿大脑的算法。它的理念就是，如果我们想要建立学习系统，我们可以选择去模仿大脑。

趴抖·2022-12-28 12:35

《机器学习》学习笔记2：多变量线性回归

Week2多变量线性回归基于吴恩达《机器学习》课程参考黄海广的笔记本篇博客为第二周的内容。

Mengo_x·2022-12-28 09:04

第二次作业：深度学习基础

ekkoalex·2022-12-27 14:54

【机器学习进程--02使用paddle框架对模型进行一个简单预测】

今天带来的是机器学习的第二篇学习记录，分为两个部分：1.看了吴恩达老师的机器学习后的部分章节的感悟。2.对机器学习所使用的padd

Taikonat·2022-12-27 11:57

吴恩达的2022年终盘点：生成式AI、ViT、大模型

昨日，**吴恩达在圣诞节的《TheBatch》特刊上发布了一年一度的年终盘点。

机器学习社区·2022-12-27 11:04

Andrew Ng吴恩达深度学习Course_1笔记

salahuya·2022-12-27 06:54

Andrew Ng吴恩达深度学习Course_2笔记

术语概念NLP:：自然语言处理CV(computervision)：计算机视觉超参数：正则化：Mini-batch：子训练集，面对训练集样本过多的情况，梯度下降迭代一次时间过长，因此分为多个子集RMSprop：rootmeamsquareprop，加速梯度下降第一周深度学习的实用层面训练/验证/测试集过去：验证集和测试集的比例常用7:3，如果没有明确设置验证集，也可以用60%训练、20%验证和20

salahuya·2022-12-27 06:54

网易云课堂吴恩达Andrew Ng深度学习笔记（四）

01.神经网络和深度学习第四周深层神经网络所谓深层神经网络，字面上对应于浅层神经网络，即具有2层及以上的隐藏层。其正向传播过程一样，z[l]=w[l]a[l-1]+b[l],a[l]=g[l](z[l])小技巧，用维度来检查计算过程，n是每一层的神经元个数。导数的维度不变。如果只考虑单个数据，z和a的维度如下，对应上面的正向传播公式，可用维度检查[nl,1]=[nl,nl-1]*[nl-1,1]+

山羊君·2022-12-27 06:23

深度学习-吴恩达（C3）结构化你的机器学习工程

结构化你的机器学习工程改变了深度学习的错误比如你分割数据的方法，分割成train，development(dev)或叫valid，test，所以最好的实践方法是什么？了解更多端对端的深度学习，进而了解到你是否需要使用它，这节课将分享了解到的所有热门领域的建立并改良很多深度学习问题1为什么是ML策略如何构建你的机器学习项目也就是说机器学习的策略。我希望通过这门课程你们能够学到如何更快速高效地优化你的

开始King·2022-12-27 06:52

网易云课堂吴恩达Andrew Ng深度学习笔记（三）

01.神经网络和深度学习第三周浅层神经网络上一周的课程讲解了单神经元的正向及反向传播推导公式及向量化。一个神经元内部的操作分为两步：第一步是输入特征的线性组合，第二步是将z通过激活函数进行非线性变化得到a，也就是对y的拟合。先沿着正向计算损伤函数L(a,y)，再反向计算梯度，沿着dw下降方向来调整参数w=w-α*dw。这里介绍一个典型的2层神经网络，第1层有4个神经元，第二层有1个神经元。每个节点

山羊君·2022-12-27 06:52

第03周：吴恩达 Andrew Ng 机器学习

学习目标：完成过拟合问题与神经网络的理论学习整理笔记完成编程作业并整理学习内容：7过拟合问题7.1什么是过拟合过拟合问题出现在变量过多的时候，这时训练出的假设函数能很好地拟合训练集，所以此时的代价函数也可能非常接近于0，或恰好等于0，但得到的图像很有可能千方百计地拟合训练集，但无法泛化新的样本，也就无法预测新样本的价格。泛化：指一个假设模型应用到新样本的能力。欠拟合：不能很好的拟合样本数据的函数（

MANDYBOOM·2022-12-27 06:49

吴恩达（Andrew Ng）深度学习课程笔记目录

第一门课程中，你将学习如何建立神经网络（包含一个深度神经网络），以及如何在数据上面训练他们。在这门课程的结尾，你将用一个深度神经网络进行辨认猫。接下来在第二门课中，我们将使用三周时间。你将进行深度学习方面的实践，学习严密地构建神经网络，如何真正让它表现良好，因此你将要学习超参数调整、正则化、诊断偏差和方差以及一些高级优化算法，比如Momentum和Adam算法，犹如黑魔法一样根据你建立网络的方式。

开始King·2022-12-27 06:18

吴恩达深度学习之np.squeeze()

吴恩达深度学习课程参考代码：链接：https://pan.baidu.com/s/169hDtOztbAXwnCVBhG9nug提取码：6r52最近学习该课程遇到的大坑，在课后作业/代码作业/第二课第一周编程作业

Oct11_F·2022-12-26 22:03

吴恩达机器学习手写笔记（持续更新ing）

吴恩达机器学习笔记文章目录吴恩达机器学习笔记1.Introduction2.Linearregressionwithonevariable3.LinearAlgebrareview4.多变量线性回归（Linearregressionwithmultiplevariables

Mrwei_418·2022-12-26 13:02

深度学习笔记（八）神经网络反向传播的梯度下降算法

按照吴恩达老师的话讲，反向传播的数学推导过程实际上是他看过的最复杂的数学之一，涉及线性代数矩阵导数链式法则等等，如果你微积分专家，你可以尝试从头进行数学推导，这是机器学习领域最难的推导之一。

Mr.zwX·2022-12-26 10:57

机器学习笔记（十）-支持向量机（SVM）

本次学习笔记主要记录学习机器学习时的各种记录，包括吴恩达老师视频学习、李宏毅老师视频学习、周志华老师的《机器学习》（西瓜书）以及李航老师的《统计学习方法》。

997and·2022-12-26 09:45

吴恩达【神经网络和深度学习】Week1——深度学习概述

文章目录1、Whatisaneuralnetwork?2、SupervisedLearningwithNeuralNetworks2.1、Examples2.2、Theclassificationofdata3、WhyisDeepLearningtakingoff？4、Quiz课程笔记整理按照所讲章节的标题来完成1、Whatisaneuralnetwork?以房价预测模型为例，是一个由size过渡

小白有颗大白梦·2022-12-26 07:31

Neural Network and Deep Learning-Week1

吴恩达（AndrewNg）相信大家都不陌生了。8月8日，吴恩达在他自己创办的在线教育平台Coursera上线了他的人工智能专项课程（DeepLearningSpecialization）。

Hiker1995·2022-12-26 07:31

0908-2卷积层里的填充和步幅

填充步幅控制输出大小paddingstride这里有一个吴恩达不同的点（N+2P-K+1）/S个人觉得这个会好理解，但对于torch来说也是这么来计算padding和stride的填充可以增加输出的⾼度和宽度

不玩游戏的小菜鸡·2022-12-25 01:30

从导数到方向导数和梯度，一步步理解深度学习中的梯度下降算法

吴恩达的深度学习课程五门里已经学了四门，课后的编程练习也都跟着做了，在学习的过程中，时常忍不住去探究背后的数学原理，毕竟大学里也学过高等数学，概率论和线性代数这几门机器学习的必备数学课程，又考过研。

好吧我的用户名·2022-12-24 13:13

吴恩达AI机器学习-01神经网络与深度学习week2中-神经网络基础

‼️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2.11向量化什么是向量化vectorization？loop循环向量化2.12向量化的更多例子2.13向量化Logistic回归2.14向量化Logistic回归的梯度输出2.15python中的广播2.11向量化什么是向量化vectorization？importnumpyasnpa=np.array[1,2,3,4]

SuzyBaiiyy:)·2022-12-24 13:41

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