吴恩达- 第5页

吴恩达深度学习Course2-Week(1)

吴恩达深度学习Course2-Week(1)文章目录一、Train/Dev/Test二、为什么双边导数的定义精度更高？

木心·2023-11-23 19:05

Course 5-Recurrent Neural Networks--Week 1

吴恩达老师的RNN课程已经学了一遍了，但总觉得自己学得不够明白，怎么办？再来一遍啊。书读百遍其义自见嘛！

岱宗雪·2023-11-23 19:31

吴恩达深度学习笔记5-Course2-Week1【深度学习的实用层面】

改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化深度学习的实用层面一、训练、验证、测试集样本数据分成以下三个部分：训练集(trainset):用于对模型进行训练。验证集(hold-outcrossvalidation/developmentset):对不同模型进行评估。测试集(testset):对选取的模型进行无偏评估。node:验证集要和训练集最好来自于同一个分布，可以使得机器学习算法变快。如果不需

Wang_Jiankun·2023-11-23 19:28

吴恩达深度学习笔记8-Course3-Week1【机器学习策略（ML Strategy）1】

结构化机器学习项目机器学习策略（MLStrategy）1一、机器学习策略介绍（IntroductiontoMLStrategy）1、机器学习策略就是超参数调优的策略，怎么调？怎们评估调优的效果？调哪些超参的效果更好？超参数调优的次序？下图是一些经常调优的超参：2、正交化（Orthogonalization）正交化或正交性是一种系统设计属性，可确保修改算法的某一部分不会对系统的其他部分产生或传播副作

Wang_Jiankun·2023-11-23 19:58

【机器学习小记】【平面数据分类】deeplearning.ai course1 3rd week programming

np.dot()与np.multiply()的区别结果使用简单逻辑回归测试不同的隐藏层神经元数测试其他数据集原始数据集测试不同的隐藏层神经元数目标：带有一个隐藏层的平面数据分类神经网络参考自：【中文】【吴恩达课后编程作业

LittleSeedling·2023-11-23 19:27

吴恩达、李飞飞等大咖为AI公司数据问题支招

来源：新智元作者：胡祥杰本文长度为5633字，建议阅读6分钟本文为你介绍吴恩达、李飞飞等6位走在AI研究前线的大人物和机构负责人对“数据”的见解。

「已注销」·2023-11-23 13:39

吴恩达与 OpenAI 强强联手，《ChatGPT 提示工程》中英教程，来了！（附脑图笔记）

吴恩达老师在五一前发布了新课程，于是我花了些时间来学习这个重磅大礼。课程虽然只有短短90分钟，但是干货十足！比起那些必备提示词什么的真是强太多了。正所谓“授人以鱼不如授人以渔”。

Kevin涛·2023-11-23 09:07

吴恩达深度学习课后编程作业IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and i

吴恩达深度学习课后编程作业出现的错误IndexError:onlyintegers,slices(":“),ellipsis(”…"),numpy.newaxis(“None”)andintegerorbooleanarraysarevalidindices

坤坤不爱吃鱼·2023-11-23 05:33

吴恩达《机器学习》9-4-9-6:实现注意:展开参数、梯度检验、随机初始化

一、实现注意:展开参数在上一个视频中，讨论了使用反向传播算法计算代价函数的导数。在本视频中，将简要介绍一个实现细节，即如何将参数从矩阵展开为向量。这样做是为了在高级最优化步骤中更方便地使用这些参数。二、梯度检验在神经网络中使用梯度下降算法时，复杂模型可能导致一些难以察觉的错误，即使代价函数在减小，最终结果也可能并非最优解。为了解决这个问题，采用一种称为梯度检验（GradientChecking）的

不吃花椒的兔酱·2023-11-23 05:34

LLM prompt提示构造案例

参考：https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh吴恩达prompt工程应用：https://www.bilibili.com/video/BV1No4y1t7Znprompt

loong_XL·2023-11-22 21:01

deeplearning AI 笔记-1.1

之前吴恩达的deeplearning系列的课程，看完就忘了，所以这次做个笔记的主要目的是为了方便复习所用。大多数内容都是从黄海广博士的笔记里面摘抄过来的。如有错误，烦请指正，补充。

安于此生__·2023-11-22 17:39

第七章卷积神经网络

image.png1553411117095.png吴恩达1pic1猫分类image.pngimage.pngimage.png车识别image.png合image.png新型艺术image.pngpic2

Onion_998f·2023-11-21 07:14

双向循环神经网络和深层循环神经网络（吴恩达老师_学习笔记）

目录双向循环神经网络（BidirectionalRNN）深层循环神经网络（DeepRNNs）双向循环神经网络（BidirectionalRNN）双向RNN模型（BRNN），可以在序列的某点处不但获取之前的信息，同时还可以获取这个序列点之后的信息，说的炫酷点就是getinformationfromthefuture。而标准的RNNblocks、GRUunits、LSTMunits都只是前向的（单向）

瓜波牛排·2023-11-21 02:28

吴恩达机器学习笔记

一、机器学习1.1机器学习定义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）假如说你想预测房价。前阵子，一个学生从波特兰俄勒冈州的研究所收集了一些房价的数据。你把这些数据画出来，看起来是这个样子:横轴表示房子的面积，单位是平方英尺，纵轴表示房价，单位是千

六本木砍王刀哥·2023-11-20 18:30

【学习笔记】吴恩达机器学习 | 第五章 | 逻辑回归

非常感谢AndrewNg吴恩达教授的无私奉献！！！文章目录简要声明专有名词ClassificationClassificationHypothesisRepresentationLog

Benjamin Chen.·2023-11-20 18:22

吴恩达《机器学习》9-1-9-3:反向传播算法、反向传播算法的直观理解

一、正向传播的基础在正向传播中，从神经网络的输入层开始，通过一层一层的计算，最终得到输出层的预测结果。这是一种前向的计算过程，即从输入到输出的传播。二、反向传播算法概述反向传播算法是为了计算代价函数相对于模型参数的偏导数，以实现权重的更新。与正向传播相反，反向传播采用一种“反向”的方式，从输出层开始计算误差，然后逐层向前传播误差，直到第二层。这确保了能够获取每一层的误差，从而更新权重。具体步骤三、

不吃花椒的兔酱·2023-11-20 07:03

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检(吴恩达机器学习课后题链接放在最后

Algorithm-·2023-11-19 16:55

AI领域权威学者吴恩达亲身阐述如何有效阅读论文，并了解一个新的领域

吴恩达（英文名：AndrewNg），是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系教授，人工智能实验室主任，人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一，也是在线教育平台Coursera的联合创始人（withDaphneKoller

SCI论文汇·2023-11-19 12:09

吴恩达《机器学习》9-1:代价函数

一、引入新标记方法首先，引入一些新的标记方法，以便更好地讨论神经网络的代价函数。考虑神经网络的训练样本，其中每个样本包含输入x和输出信号y。我们用L表示神经网络的层数，表示每层的神经元个数（表示输出层神经元个数）。对于分类问题，将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类。二、代价函数的变化回顾逻辑回归问题中的代价函数，有：在神经网络中，输出变量和因变量都是向量，因此代价函数更为复杂：这个代

不吃花椒的兔酱·2023-11-19 10:07

吴恩达《机器学习》8-7:多元分类

在机器学习领域，经常会遇到不止两个类别的分类问题。这时，需要使用多类分类技术。本文将深入探讨多类分类，并结合学习内容中的示例，了解神经网络在解决这类问题时的应用。一、理解多类分类多类分类问题是指当目标有多个类别时，需要对输入数据进行分类。在学习的内容中，以识别物体为例，我们要区分路人、汽车、摩托车和卡车这四个类别。对于这样的问题，不能简单地使用二元分类的方法，而是需要将神经网络扩展到支持多类别输出

不吃花椒的兔酱·2023-11-19 09:28

从离轴光学到波导技术：详解 AR 显示的过去和未来

[]http://www.leiphone.com/news/201703/M65F9oVoURab2qE9.html雷锋网注：灵犀AR眼镜透镜实拍效果雷锋网此前曾报道过，在百度首席科学家吴恩达看来，AR

xiangz_csdn·2023-11-19 06:42

bp网络损失函数及梯度推导理解

跟随吴恩达老师的机器学习课程学习了一段时间，把最近较难的bp网络的一些推导梳理一下。

uBeetles·2023-11-18 19:12

【深度学习】吴恩达课程笔记(四)——优化算法

笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~【吴恩达课程笔记专栏】【深度学习】吴恩达课程笔记(一)——深度学习概论、神经网络基础【深度学习】吴恩达课程笔记(二)——浅层神经网络、深层神经网络【深度学习

zz的学习笔记本·2023-11-17 15:52

【深度学习】吴恩达课程笔记(五)——超参数调试、batch norm、Softmax 回归

笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~【吴恩达课程笔记专栏】【深度学习】吴恩达课程笔记(一)——深度学习概论、神经网络基础【深度学习】吴恩达课程笔记(二)——浅层神经网络、深层神经网络【深度学习

zz的学习笔记本·2023-11-17 15:40

python3.7安装Tensorflow

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、安装环境介绍二、安装过程1.使用whl文件安装2.直接在Anaconda里使用pip进行安装3.成功安装的过程4.查看tensorflow是否安装成功总结前言昨天做了一下吴恩达的关于

092简简单单·2023-11-17 09:49

『吴恩达神经网络和深度学习补充资料Part2 DeepLearning-WEEK2』

首先我们要明白的一点是在Python中的乘法分为矩阵点乘和矩阵相乘，其实根据字面意思就能够知道两者的区别。首先我们看下在课程中吴教授用英文的解释Recallthat“np.dot(a,b)”performsamatrixmultiplicationonaandb,whereas“a*b”performsanelement-wisemultiplication.矩阵点乘首先看下英文的解释Innump

「已注销」·2023-11-17 07:32

吴恩达《机器学习》课堂笔记与课后练习题的详细题解

Week1课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx这是本人的学习笔记，略显粗糙，而且也有本人的不成熟的看法在里面，更加细致的内容情况看以下的笔记链接：https://www.cnblogs.com/xingkongyihao/category/1161554.html?page=2https://www.cnblogs.com/maxiaod

克里姆颂·2023-11-16 14:54

吴恩达机器学习12-支持向量机

吴恩达机器学习12-支持向量机1优化目标支持向量机（SVM），在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。

小y同学在学习·2023-11-15 21:59

吴恩达机器学习----支持向量机

吴恩达机器学习教程学习笔记（10/16）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·2023-11-15 21:29

吴恩达机器学习4-多变量线性回归

吴恩达机器学习4-多变量线性回归1.定义实际问题中，对于问题的解决单一变量往往是不够的，往往要对多个变量进行分析：支持多变量的假设ℎ表示为：hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+…+θnxn\h_{\theta

小y同学在学习·2023-11-15 21:29

吴恩达机器学习11-机器学习系统的设计

机器学习系统的设计1.确定执行的优先级以一个垃圾邮件分类器算法为例：为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量。我们可以选择一个由100个最常出现在垃圾邮件中的词所构成的列表，根据这些词是否有在邮件中出现，来获得我们的特征向量（出现为1，不出现为0），尺寸为100×1。为了构建这个分类器算法，我们可以做很多事，例如：收集更多的数据，让我们有更多的垃圾邮件和非垃圾邮件的样本基于

小y同学在学习·2023-11-15 21:59

吴恩达机器学习笔记26-样本和直观理解1（Examples and Intuitions I）

从本质上讲，神经网络能够通过学习得出其自身的一系列特征。在普通的逻辑回归中，我们被限制为使用数据中的原始特征?1,?2,...,??，我们虽然可以使用一些二项式项来组合这些特征，但是我们仍然受到这些原始特征的限制。在神经网络中，原始特征只是输入层，在我们上面三层的神经网络例子中，第三层也就是输出层做出的预测利用的是第二层的特征，而非输入层中的原始特征，我们可以认为第二层中的特征是神经网络通过学习后

weixin_34221773·2023-11-15 21:58

吴恩达机器学习-Kmeans

1.理论基础1.算法K-means是我们最常用的基于欧氏距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度就越大。1.1牧师-村民模型K-means有一个著名的解释：牧师—村民模型：有四个牧师去郊区布道，一开始牧师们随意选了几个布道点，并且把这几个布道点的情况公告给了郊区所有的村民，于是每个村民到离自己家最近的布道点去听课。听课之后，大家觉得距离太远了，于是每个牧师统计了一下自己的课上所有的

NLP菜鸟·2023-11-15 21:57

吴恩达机器学习--中文笔记--第五周

吴恩达机器学习第五个星期1.代价函数与反向传播1.1代价函数1.2反向传播算法1.3反向传播算法的直觉理解2.实战中的反向传播2.参数的展开和恢复2.2梯度检查2.3随机初始化2.4步骤小结参考文献本文是在学习吴恩达老师机器学习课程的基础上结合老师的

Bill Gates's fan·2023-11-15 21:20

吴恩达《机器学习》8-5-＞8-6:特征与直观理解I、样本与值观理解II

8.5、特征与直观理解I一、神经网络的学习特性神经网络通过学习可以得出自身的一系列特征。相对于普通的逻辑回归，在使用原始特征x1,x2,...,xn时受到一定的限制。虽然可以使用一些二项式项来组合这些特征，但仍然受到原始特征的限制。在神经网络中，原始特征仅作为输入层存在。以一个三层的神经网络为例，输出层所做的预测利用的是第二层的特征，而不是输入层中的原始特征。因此，可以将第二层中的特征看作是神经网

不吃花椒的兔酱·2023-11-15 21:18

吴恩达：企业如何实现人工智能转型？

https://www.toutiao.com/a6644290230008414728/2019-01-0908:51:01吴恩达是斯坦福大学的计算机科学系的副教授、斯坦福人工智能实验室的主任。

喜欢打酱油的老鸟·2023-11-15 16:41

吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程学习笔记(Supervised Machine Learning Regression and Classification---week1)

一、机器学习定义：机器学习即Machinelearning，涉及很多学科，简单点来说，就是使用计算机通过“学习“大量的数据模拟实现人类的行为，也就是让计算机自己学习到一些所谓的”知识与技能“（例如什么是苹果？什么是香蕉？），而且能够通过一些算法组织其实现不断学习不断完善自身的性能与知识架构，换句话说，让计算机越来越”知识渊博“，也就是-----人工智能。二、机器学习分类：机器学习一般分为监督学习与

智能提桶工程师·2023-11-15 09:18

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第三.

Practicequiz:Classificationwithlogisticregression第1个问题：Whichisanexampleofaclassificationtask?【正确】Basedonthesizeofeachtumor,determineifeachtumorismalignant(cancerous)ornot.Basedonapatient'sbloodpressur

ZhemgLee·2023-11-15 09:46

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第一.

Practicequiz:Supervisedvsunsupervisedlearning第1个问题：Whicharethetwocommontypesofsupervisedlearning?(Choosetwo)【正确】Regression【解释】Regressionpredictsanumberamongpotentiallyinfinitelypossiblenumbers.【不选】Clu

ZhemgLee·2023-11-15 09:45

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第二.

吴恩达Coursera,机器学习专项课程,MachineLearning：SupervisedMachineLearning:RegressionandClassification第一、二周所有jupyternotebook

ZhemgLee·2023-11-15 09:45

Coursera-Supervised Machine Learning:Regression and Classification by 吴恩达（课程笔记）

Welcometomachinelearning1、介绍常见的机器学习的应用场景：1：使用搜索引擎时，例如谷歌，谷歌会根据用户的输入，搜索并排列好用户可能会需要的内容2：使用趋向于展示图像的社交媒体时，可以对图像中的人物进行识别，如：Ins上，可以tag出照片中的某人。3：在流媒体服务器上观看某个影片后，可以通过该影片获取平台的相关类型电影的推荐。4：手机等电子设备，可以进行语音到文本的转换，并对

doubi常常喝可乐·2023-11-15 09:15

（五）比赛中的CV算法（下5）检测网络调优（2）CV中的注意力机制

若想要理解上述注意力机制的来源，请学习和NLP和RNN相关的知识：吴恩达深度学习-序列模型，这是因为在计算机视觉

HNU跃鹿战队·2023-11-15 00:06

无监督学习——聚类

机器学习一、无监督学习二、K-Means算法三、优化目标四、随机初始化五、选取聚类数量提示：本文是基于吴恩达老师机器学习视频总结一、无监督学习回顾一下之前的监督，监督学习的数据都是有标记的数据，如下图所示

only demo·2023-11-14 18:58

机器学习2022吴恩达老师课程——学习笔记（五）

还是关注房价，假设有两个特征，和分别是size和numberofbedrooms已知，size是300-2000#bedrooms是0-5（可见一个特征的范围比较大，而另一个比较小）现有一组样本数据，size是2000，#bedrooms=5，而price是500k美元（即=2000，=5，=500)linearregressionmodel:()=*+*+b若=50=0.1b=50则()=50*

zzz_zzzz_·2023-11-14 13:06

机器学习2022吴恩达老师课程——学习笔记（二）

监督学习的最基本的类型——线性回归（LinearRegression）线性回归的最简单的一种——LinearRegressionwithOneVariable关于ModelRepresentation(代码）:(Learntoimplementthemodelforlinearregressionwithonevariabl)假设数据集中只有两个样本点：Python代码——线性回归模型1.导入nu