吴恩达-

关于“No module named 'resnets_utils' "的解决方法

关于“Nomodulenamed'resnets_utils'"的解决方法在做吴恩达老师深度学习关于残差神经网络（resnet）的课后题目（第四周第二课）时，在导入resnets_utils模块时出现了问题
JackTheWhite·2022-12-12 03:56

吴恩达老师机器学习课程C1W1-lab03，出现错误（No module named ‘lab_utils_uni‘）

解决办法：第一步：从实验室文件中下载lab_utils_common.py;lab_utils_uni.py；deeplearning.mplstyle第二步：将下载好的文件copy到当前python运行的文件夹下，我用的jupyternotebool，程序是在自建的machinelearning文件夹下，所以copy到此文件夹，再次运行就OK了。
m0_59884851·2022-12-12 03:21

[Machinie Learning] 吴恩达机器学习课程笔记——Week2

MachineLearningbyAndrewNg吴恩达机器学习课程学习笔记——Week2本人学习笔记汇总合订本✓课程网址standfordmachinelearning参考资源课程笔记python版作业学习提纲
Carsick Car·2022-12-11 23:06

机器学习（0）：机器学习概述及基本概念

虽然之前粗略的学过一点皮毛，但是当初笔记做的实在不好，这次趁着看吴恩达老师的机器学习教学视频以及李航老师的《统计学习方法》，重新整理一下自己的笔记，同时也是整理一下自己的思路。
棉花糖灬·2022-12-11 18:27

结合openCV学习DIP之机器学习CNN

可以表达图像中对象的主要信息,并且以此为依据可以从其他未知图像中检测出相似或相同的该对象A.在特征提取上,传统的图像处理都是自行设计提取固定特征的算子,在深度学习上主要是利用CNN网络来广泛的提取图像的特征.笔记以吴恩达课程为基础
Heisenberg-·2022-12-11 16:52

吴恩达Coursera深度学习课程 course2-week2 优化方法 作业

P0前言第二门课:ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparameterturing,RegularizationandOptimization(改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化)第二周:Optimizationalgorithms(优化算法)主要知识点:Mini-batch梯度下降、指数加权平均、Momentum梯度下降、RMSprop、Adam优化算法
ASR_THU·2022-12-11 14:25

李宏毅深度学习笔记——呕心整理版

李宏毅深度学习笔记——呕心整理版闲谈叨叨叨:之前看过吴恩达的一部分课程，所以有一定理论基础，再看李宏毅的课程会有新的理解。
_Elf_·2022-12-11 04:22

【论文阅读笔记】CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning

本文是吴恩达哈佛大学团队在2017年发表的文章，提出CheXNet技术，即一个使用ChestX-ray14数据集训练的121层的深度卷积网络，该网络通过胸片识别肺炎的准确率已经和人类放射科医生持平甚至更高
cskywit·2022-12-10 22:34

10月24日-吴恩达机器学习P72-77

（一）理解大间隔分类器的数学原理1、向量内积的知识向量u的范数||u||等于向量u的长度，向量u表示在坐标轴上时其长度可以用这个根式表示。u向量乘以v向量等价于：v在u上的投影长度p乘以||u||，与u1v1+u2v2的结果是一样的。注意，在u与v的夹角大于90度时，p=1的条件其实也可以看作是向量θ与向量X的乘积，也等价于P乘以θ的范数。那么根据上面讲的，条件就可以等价改为P乘以θ的范数。而设定
浅浅ch·2022-12-10 21:35

10月25日-吴恩达机器学习P78-87

（一）K-Means优化目标1、K-Means的代价函数执行K-means算法时我们将追踪两组变量：一个是c(i)，它表示的是当前样本x(i)所属的那个簇的索引；一个是μk，它表示的是第k个聚类中心的位置，这里的k可以是1或2,…或K(一共要分为K个簇)。此外，我们用μc(i)表示x(i)所属的那个簇的聚类中心的位置。接下来就可以表示K-means算法的优化目标(代价函数)了：即1/m乘以每个样本
浅浅ch·2022-12-10 21:35

10月14日-吴恩达机器学习P1-4

（一）机器学习前言机器学习例子：数据库挖掘自动化/网络发展带来的大型数据集如：网页点击数据、病例、生物、工程不能手工编程的应用程序如：自动直升机、手写识别、大部分自然语言处理(NLP)、计算机视觉自我定制程序如：亚马逊、网飞的产品推荐（根据客户喜好学习推荐相关产品）理解人类学习（大脑，真实的AI）（二）机器学习算法分类1、监督学习（给定一些样本数据计算机由此学习）例1：房价预测问题（给出一些数据样
浅浅ch·2022-12-10 21:04

【机器学习】K均值聚类(K-Means)_吴恩达ML

声明：本文基于在校课程及吴恩达ML教程，代码参考自多份博客（已在参考链接中表明），如需转载请标明出处。
KroneX·2022-12-10 20:00

TensorFlow2.0入门2-3 猫狗分类实战之迁移学习

TensorFlow2.0三大项目实战目录为什么要用迁移学习读入数据与预训练模型为模型添加新的层读入数据并进行数据增强和自动标签进行训练绘制精度曲线对我们之前错误的猫数据进行预测内容总结自吴恩达TensorFlow2.0
Veritaswhs·2022-12-10 20:27

吴恩达机器学习笔记（1）

1.监督学习的过程将监督学习的数据集分为自变量（x）和因变量（y）。有监督学习算法的任务是，生成一个函数，将预测时需要用到的x输入进去，能输出相应的结果。2.代价函数以回归算法为例，设假设函数为hθ(x)=θ0+θ1∗xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1*xhθ(x)=θ0+θ1∗x,代价函数（costfunction）为J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ(x(i))
_晴·2022-12-10 19:58

AIIC学习日记-CNN篇

文章目录AI吴恩达（DL部分）记录一下，2019-11-x初识CNN记录一下，2020-1-x激活函数ReLu记录一下，2020-2-1神经网络有关名词记录一下，2020-2-10大体结构和历史记录一下
木兮梓淅伏所伊·2022-12-10 17:14

【吴恩达deeplearning.ai】Course 5 - 1.6 语言模型和序列生成

语言模型和序列生成(LanguageModelandSequenceGeneration)在自然语言处理中，构建语言模型是最基础的也是最重要的工作之一，并且能用RNN很好地实现。在本视频中，你将学习用RNN构建一个语言模型，在本周结束的时候，还会有一个很有趣的编程练习，你能在练习中构建一个语言模型，并用它来生成莎士比亚文风的文本或其他类型文本。所以什么是语言模型呢？比如你在做一个语音识别系统，你听
why do not·2022-12-10 14:17

吴恩达机器学习笔记-01

2022/6/2~2022/6/15文章目录一、单变量线性回归1.1模型表示1.2代价函数1.3梯度下降1.4梯度下降的线性回归二、多变量线性回归2.1多维特征2.2多变量梯度下降2.3梯度下降法实践1-特征缩放2.4梯度下降法实践2-学习率2.5特征和多项式回归2.6正规方程三、逻辑回归(LogisticRegression)3.1分类问题3.2假说表示3.3判定边界3.4代价函数3.5简化的代
Iron Bo·2022-12-10 14:09

吴恩达机器学习系列课程笔记——第十八章：应用实例：图片文字识别(Application Example: Photo OCR)

18.1问题描述和流程图https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=108图像文字识别应用所作的事是，从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多。为了完成这样的工作，需要采取如下步骤：文字侦测（Textdetection）——将图片上的文字与其他环境对象分离开来字符切分（Charactersegmentation）——将文字分
Lishier99·2022-12-10 13:38

吴恩达机器学习----应用实例：图片文字识别

吴恩达机器学习教程学习笔记（16/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。
huapusi·2022-12-10 13:08

吴恩达机器学习笔记（十八）——机器图片识别(应用实例)

第十八章应用实例：图片文字识别(ApplicationExample:PhotoOCR)1、问题描述和流程图图像文字识别应用所作的事是，从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多。为了完成这样的工作，需要采取如下步骤：1.文字侦测（Textdetection）——将图片上的文字与其他环境对象分离开来2.字符切分（Charactersegmentation）——将文字分割成一
大鹏小站·2022-12-10 13:35

【吴恩达机器学习笔记】十七、总结

spm=1011.2415.3001.5343专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。
Pandaconda·2022-12-10 13:04

吴恩达机器学习笔记week18——应用实例：Photo OCR

吴恩达机器学习笔记week18——应用实例：PhotoOCR18-1.问题描述与.OCR.pipelineProblemdescriptionandOCRpipeline18-2.滑动窗口Slidingwindows18
Saulty·2022-12-10 13:04

【吴恩达机器学习笔记】十六、应用实例：图片文字识别

spm=1011.2415.3001.5343专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。
Pandaconda·2022-12-10 13:02

吴恩达《机器学习》笔记——第四章《多元线性回归》

4、LinearRegressionwithmultiplevariables（多元线性回归）4.1Multiplefeatures/variables（多特征/变量）4.2Gradientdescentformultiplevariables（多元梯度下降法）4.3GradientdescentinpracticeI：FeatureScaling（多元梯度下降法演练1：特征缩放）4.4Gradi
肥胖边缘疯狂蹦迪·2022-12-10 13:39

吴恩达机器学习学习笔记——Week 2——多元线性回归（Multivariate Linear Regression）

一、课件及课堂练习1.多个特征值（多变量）课堂练习：2.多元梯度下降课堂练习：3.梯度下降实践1——特征值缩放（均值归一化）课堂练习：4.梯度下降实践2——学习率课堂练习：5.特征数量及多项式回归课堂练习：6.标准方程课堂练习：7.标准方程法可能遇到不可逆问题二、内容概要1.多个特征值2.多元梯度下降3.梯度下降实践1——特征值缩放4.梯度下降实践2——学习率5.特征数量及多项式回归6.标准方程7
预见未来to50·2022-12-10 13:07

吴恩达机器学习笔记（3）——多变量线性回归（Multivariate Linear Regression）

一、多元线性回归的假设形式多元线性回归的假设可表示为：另外，我们定义一个额外的第0个特征向量x0=1，并将特征向量和参数都表示为矩阵形式，则方程变为：二、多元梯度下降法多元线性回归的代价函数为：其中，x(i)j=第i个训练样例中第j个特征量的值。PS：一些实用技巧（通过预处理，让初始的特征量具有同等的地位，才能让机器学习算法更快地学习得到它们的权重θ，这个预处理的过程我们称之为数据标准化（Norm
阿尔基亚·2022-12-10 13:35

【吴恩达机器学习】线性回归习题

一、单变量线性回归在单变量线性回归这一部分中，我们将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐饮连锁店的老板，并且正在考虑在不同的城市开设新的门店。该连锁店已经在各个城市开了新的分店，并且你有这些城市的利润和人口数据。你想使用此数据来帮助你选择要扩展到的下一个城市。文件ex1data1.txt包含我们线性回归问题的数据集。第一列是城市的人口，第二列是该城市的餐车的利润，利润的负
腾叔·2022-12-10 08:38

李宏毅机器学习笔记5：CNN卷积神经网络

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料，在YouTube、网易云课堂、B站都能观看到相应的课程视频，接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充
weixin_34066347·2022-12-10 06:26

[Machinie Learning] 吴恩达机器学习课程笔记——Week1

MachineLearningbyAndrewNg吴恩达机器学习课程学习笔记——Week1学习提纲IntroductionModelandCostFunctionParameterLearningLinearAlgebraReviewIntroductionMachineLearningDefinition
Carsick Car·2022-12-10 01:27

[Machinie Learning] 机器学习课程笔记合订本（更新中）

MachineLearning吴恩达机器学习课程笔记吴恩达机器学习系列吴恩达ML课程笔记——Week1未完待续，持续更新ing…
Carsick Car·2022-12-10 01:57

保姆级教程吴恩达机器学习ex1Matlab代码解析

%%MachinelearningFromAndrewwithMatlabex1%%Byyouknowwho3_3inCSDN#GirlsHelpGirls#DOUBANEZU%1.GradientDescenttogetmintheta%2.CostFucntiontogetbestCostfunctionJwithmintheta%3.PlottheLinearregressionbythem
youknowwho3_3·2022-12-09 15:54

吴恩达机器学习ex1

吴恩达机器学习ex11单变量线性回归1.1数据准备1.2损失函数的定义1.3梯度下降函数1.4可视化损失函数1.5拟合函数可视化2多变量线性回归2.1读取文件2.2特征归一化2.3构造数据集2.4损失函数的定义
每个人都是孙笑川·2022-12-09 15:49

吴恩达机器学习ex6任务1代码

importpandasaspdimportnumpyasnpfromscipy.ioimportloadmatimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVC'''===================================函数部分==================================''''''数据分类'''def
Maturisa·2022-12-09 15:42

吴恩达卷积神经网络章节笔记（二）——经典网络

吴恩达卷积神经网络章节笔记（二）——经典网络1.经典网络(ClassicNetworks)1.1LeNet-51.2AlexNet1.3VGG-161.4GoogLeNet1.4.1GoogLeNet的特点
奔跑的chanchanchan·2022-12-09 12:27

吴恩达机器学习1——单变量线性回归、梯度下降

目录吴恩达机器学习第一周一、什么是机器学习？
old sweet ᝰ·2022-12-09 12:37

吴恩达老师深度学习专项学习笔记

文章目录（一）神经网络与深度学习一、概论二、神经网络基础三、浅层神经网络四、深层神经网络（二）改善深层神经网络一、深度学习的实用层面二、优化算法：三、超参数调试（三）机构化机器学习项目一、ML策略（一）二、ML策略（二）（一）神经网络与深度学习一、概论神经网络：神经元：◯表示非线性函数神经网络：像乐高积木一样堆叠神经元用神经网络进行监督学习（目前神经网络的落地方向比较成熟）结构化数据（海量数据，广
dayday up·2022-12-09 12:05

pytorch基础（六）：torch.nn.Softmax和torch.nn.CrossEntropyLoss

另外，本博客中的有些内容基于吴恩达老师深度学习课程，我会尽量说明一下，但不敢保证全面。一、问题描述  吴恩达
麻衣带我去上学·2022-12-09 11:20

【吴恩达deeplearning.ai】Course 5 - 1.4 循环神经网络中通过时间的反向传播

通过时间的反向传播(Backpropagationthroughtime)之前我们已经学过了循环神经网络的基础结构，在本节视频中我们将来了解反向传播是怎样在循环神经网络中运行的。和之前一样，当你在编程框架中实现循环神经网络时，编程框架通常会自动处理反向传播。但我认为，在循环神经网络中，对反向传播的运行有一个粗略的认识还是非常有用的，让我们来一探究竟。在之前你已经见过对于前向传播（上图蓝色箭头所指方
why do not·2022-12-09 10:10

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第三周）

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第三周）决定接下来该做什么模型评估模型选择和训练/交叉验证/测试集通过偏差和方差进行诊断正则化和偏差/方差制定一个用于性能评估的基准学习曲线（修订）决定下一步做什么偏差
Ys能保研·2022-12-09 10:21

吴恩达机器学习python实现2 Logistic回归

Logistic回归0、读取数据defread_dataset(filename,type_tuple,separator=','):withopen(filename)asf:lines=f.readlines()data=[]forlineinlines:line=line[:-1]line=line.split(sep=separator)row=[]foriinrange(len(line
Scarlett1007·2022-12-09 04:24

线性回归 linear regression

他的误差计算公式为那么就是想最小化err(y⏞,y).我们用矩阵的计算方法，其实可以直接求得觉得这个推导，吴恩达老师的cs229讲的比林轩田老师讲的好，吴恩达来说用的是矩阵迹的方法trace()。
丁磊_Ml·2022-12-09 04:09

吴恩达机器学习笔记2——logistic回归3

整体代价函数J(θ)单个样本的代价Cost(h(x),y)，为了使之不要分类写，可以写成上图中下面这一行式子不要忘记logistic回归的h(x)=p(y=1|x,θ),在给定x和θ的前提下，分类为1的概率。如h（x）=0.7，分类为1的概率是70%。梯度下降来最小化代价函数发现用梯度下降算法时，算出来的θ更新的式子貌似和线性回归时一样。但其实由于h（x）不同，所以他们并不相同！
babychrislee3·2022-12-09 02:13

吴恩达机器学习笔记2——logistic回归5

使用logistic回归解决多类别分类问题进行三次分类那么当出现新的需要去分类的数据时，去拟合这三个h（x），选择那个计算出来最高的值的类别，就是这个数据所属的类别。
babychrislee3·2022-12-09 02:13

吴恩达机器学习笔记2——logistic回归2

1.代价函数解释：在输出的预测值是h(x)，实际标签是y的情况下，我们希望学习算法付出的代价。然而，这个代价函数在线性回归里可以，很好用。但是在logistic回归中，就并不适用，会出现一些问题。实际上，用这个代价函数的话，会变成关于θ的非凸函数。因为h(x)本身就是非线性，再去平方加和，更是非线性，就可能会使得代价函数的图形变为下图左边这种图用梯度下降算法的话，可能会找到好多局部最优，但并不一定
babychrislee3·2022-12-09 02:43

吴恩达机器学习课程笔记

吴恩达机器学习几乎每一个和我讨论过的人都同意，人生的最糟糕时期是在11岁到14岁。
大圣齐天Henry-Speed always wins·2022-12-08 19:34

【吴恩达机器学习笔记】十五、大规模机器学习

spm=1011.2415.3001.5343专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。
Pandaconda·2022-12-08 17:51

【吴恩达机器学习笔记】十四、推荐系统

spm=1011.2415.3001.5343专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。
Pandaconda·2022-12-08 17:49

One-Shot学习/一次学习（One-shot learning）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程人脸识别所面临的一个挑战就是需要解决一次学习问题（one-shotlearningproblem），这意味着在大多数人脸识别应用中，你需要通过单单一张图片或者单单一个人脸样例就能去识别这个人
双木的木·2022-12-08 13:06

tf.image.non_max_suppression()

在吴恩达老师深度学习yolo算法实现自动驾驶的编程题中出现了这个函数，这个函数的功能是在检测算法中我们的一个目标被检测了多次，如何排除掉多余的边界框。
weixin_45752264·2022-12-08 12:23

【CV】吴恩达机器学习课程笔记 | 第1-15章

目录1介绍1-3监督学习1-4无监督学习2单变量线性回归2-2代价函数2-5Batch梯度下降算法4多变量线性回归4-1多特征4-2多元梯度下降法4-3多元梯度下降法I——特征缩放缩放归一化4-4多元梯度下降法演练I——学习率α4-5特征和多项式回归4-6正规方程（NormalEquation）（区别于迭代方法的直接解法）6逻辑回归6-1逻辑分类算法6-2假设表示6-3决策边界6-4代价函数6-4
Fannnnf·2022-12-08 12:21
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