吴恩达-Coursera-ML 第32页

吴恩达机器学习ex3任务1代码

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ioassiofromscipy.optimizeimportminimize#注意这一行的格式'''函数部分''''''图像化数据'''defplot_100_image(X):sample_index=np.random.choice(len(X),100)#从样本集中随机选取100个

Maturisa·2022-11-29 08:43

吴恩达机器学习ex3任务2代码

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ioimportloadmatfromsklearn.metricsimportclassification_report'''函数部分''''''激活函数'''defsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))'''计算部分''''''数据导入X,y'''data=lo

Maturisa·2022-11-29 08:12

吴恩达老师机器学习笔记K-means聚类算法（一）

今天接着学习聚类算法以后坚决要八点之前起床学习！不要浪费每一个早晨。K-means聚类算法聚类过程如下：原理基本就是先从样本中随机选择聚类中心，计算样本到聚类中心的距离，选择样本最近的中心作为该样本的类别。最后某一类样本的坐标平均值作为新聚类中心的坐标，如此往复。原始数据如下：代码如下：load('ex7data2');[mn]=size(X);x=zeros(m,n+1);x(1:m,1:n)=

八千鸟羽·2022-11-29 05:48

【深度学习——ANN】一文读懂BP神经网络

http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确

Lily_9·2022-11-29 05:42

pytorch基础（四）：使用optim优化函数

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、问题描述此次需要构建的神经网络其实和前几次相同，为了能更

麻衣带我去上学·2022-11-29 01:50

吴恩达机器学习--单变量线性回归【学习笔记】

说明:本文是本人用于记录学习吴恩达机器学习的学习笔记，如有不对之处请多多包涵.作者：爱做梦的90后一、模型的描述:下面的这张图片是对于课程中一些符号的基本的定义:吴老师列举的最简单的单变量线性回归方程:

嵌入式小庄老师·2022-11-28 20:28

【吴恩达机器学习笔记详解】第二章线性回归的过程

2.1模型描述本章将以线性回归为例子，介绍整个算法的过程，以及算法中过程涉及的计算参数等。这是一个线性回归的例子，当你想要预测一个未知的房价时，要根据给出的所有数据，去寻找一条线来拟合已给的数据，再通过这条线去预测未知的房价。这里描述的是对数据集的介绍，对于监督学习来说，会给定一些数据集如上图所示，其中m代表的是数据的数量，这图中也就是多少列。x代表输入变量，也就是数据集的特征，图中是指房子的大小

爱冒险的梦啊·2022-11-28 20:56

吴恩达机器学习系列课程笔记——第四章：多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

4.1多维特征https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=18目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数、楼层、楼屋年限等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(x1,x2,…,xn)。增添更多特征后，我们引入一系列新的注释：n代表特征的数量x(i)代表第i个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个*

Lishier99·2022-11-28 20:56

吴恩达机器学习笔记（二）——单变量线性回归

1.模型的定义下面我们采用波特兰的一个数据集进行举例，数据展示的是房屋的大小以及对应价格之间的关系，数据如下：对于监督学习，我们通常会有一个数据集，又称为训练集。下面对于一些符号进行定义：m表示训练样本的数量x表示输入变量或者说是特征y表示要预测的目标变量(x,y)表示一个训练样本(x^(i),y^(i))表示特定的第i个训练样本并且对于监督学习的具体流程我们可以从下图清晰的看出：其中h通常称为假

XHHP·2022-11-28 20:26

吴恩达机器学习笔记 —— 5 多变量线性回归

http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9321045.html本篇主要讲的是多变量的线性回归，从表达式的构建到矩阵的表示方法，再到损失函数和梯度下降求解方法，再到特征的缩放标准化，梯度下降的自动收敛和学习率调整，特征的常用构造方法、多维融合、高次项、平方根，最后基于正规方程的求解。更多内容参考机器学习&深度学习在平时遇到的一些问题，更多的是多特征的多变量的表示方法

喜欢打酱油的老鸟·2022-11-28 20:26

【吴恩达机器学习笔记详解】第四章多变量的线性回归（多元线性回归）

4.1多变量的假设函数我们之前介绍的线性回归是一个变量（特征）对预测价格的影响，像这个例子中是房子的大小对价格的影响下面会介绍更为复杂的情况就是多个变量（特征）对于房子价格的影响在这个多变量的图中，下面解释了每个符号代表的含义，第二行这个符号代表着第二个的数据的所有特征，也就是粉红色这个框起来的部分，第三行代表的是第i个样本的第j个特征。对于多个特征我们的假设函数也要相对的做出改变，下面是对于多变

爱冒险的梦啊·2022-11-28 20:26

吴恩达机器学习笔记 1单变量线性回归

机器学习（小白通俗理解)机器学习包括监督学习和无监督学习监督学习首先，监督学习，我们所给的数据集由正确答案组成，计算机根据正确数据集对未知样本进行结果预测无监督学习无监督学习，所给数据集并没有正确答案，计算机会自己给数据进行分析分类，将数据分成不同的簇，因而常涉及聚类算法实例：预测房价，通过已有数据集（包含有该市的住房价格），我们根据不同的房屋尺寸的价格来建造数据模型，预测得到所需要的大概价格，这

smile~。·2022-11-28 20:25

【吴恩达机器学习笔记】多变量线性回归

目录前言一、多维特征二、多变量梯度下降1.代价函数2.批量梯度下降算法3.代码演示（未验证）三、特征缩放（帮助梯度下降算法更快收敛）1.为什么要进行特征缩放2.特征缩放的几种方法3.进行特征缩放的注意事项总结前言目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，引出多变量线性回归问题。一、多维特征增添更多特征后，我们引入一系

关关在干嘛·2022-11-28 20:55

吴恩达机器学习课程笔记－2.单变量线性回归

文章目录2.单变量线性回归（LinearRegressionwithOneVariable）2.1模型表示（ModelRepresentation）2.2代价函数（CostFunction）2.3代价函数的直观理解I（CostFunctionIntuitionI）2.4代价函数的直观理解II（CostFunctionIntuitionII）2.5梯度下降（GradientDescent）2.6梯度

st4yfoolish·2022-11-28 20:55

《吴恩达机器学习》4 多变量线性回归

多变量线性回归前言一、多变量线性回归二、多元梯度下降法1、特征缩放（featurescaling）2、学习率（Learningrate）3、特征和多项式回归三、线性回归的正规方程解法与对比1、正规方程解法2、梯度下降法和正规方程的对比总结前言前面讲的线性回归（linearregression）是基于单变量的，例如预测房价的例子中，特征值只有房屋面积这一个变量，我们知道可以应用梯度下降法求解。那么多

JockerWong·2022-11-28 20:54

吴恩达机器学习ex1-matlab版学习总结笔记-(2)多变量线性回归

作业任务项一：多变量线性回归预测代码如下：data=load('E:\研究生\机器学习\吴恩达机器学习python作业代码\code\ex1-linearregression\ex1data2.txt'

Tinner_000·2022-11-28 20:24

吴恩达机器学习笔记之多变量线性回归

多变量线性回归从之前的单变量线性回归现在扩展到多变量线性回归，比如通过房子的多个属性来预测它的售价。用n来表示变量的个数，m还是表示训练样本的数量；表示的是输入的是第i个样本，表示的是第i个样本的第j个特征的值。支持多变量的假设h表示为：，也叫做多元线性回归（multivariatelinearregression）为了更方便的表示，使用矩阵乘法可以表示为：为了计算的方便，=1，这样是为了让x和拥

iblue_coffee·2022-11-28 20:54

吴恩达机器学习作业（多变量线性回归）---maxchet

题目描述：在本部分的练习中，您将使用多个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官，正在考虑不同的城市开设一个新的分店。该连锁店已经在各个城市拥有卡车，而且你有来自城市的利润和人口数据。您希望使用这些数据来帮助您选择将哪个城市扩展到下一个城市。房屋价格数据集，其中2个变量（房子大小，卧室数量）和目标（房子价格）第一步导入相应的库importnumpyasnp#本次我依旧导

maxchet·2022-11-28 20:54

【吴恩达机器学习笔记】五、逻辑回归

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·2022-11-28 20:23

吴恩达机器学习python作业之单变量线性回归

第一个方法读取数据用的是pandas，第二个方法读数据用的是numpy。第一种方法是梯度下降法，第二种方法是正规方程法。跟着佬们的思路写写改改，如果有错误请私信或评论哦。数据集理解：ex1data1.txt的数据集是两列，第一列是population（自变量x），第二列是profit（因变量y），利用单变量线性回归进行拟合。方法一：梯度下降法参考链接：黄海广博士的github作业链接https:/

abcd1233463457347·2022-11-28 20:51

【吴恩达机器学习笔记】四、多变量线性回归

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·2022-11-28 20:21

人工智能基础必备知识

牛奶面包~·2022-11-28 18:45

吴恩达机器学习笔记（十四）——异常检测

1.问题动机异常检测问题的具体应用其实在我们的生活中很常见，例如我们的飞机制造工厂新生产了一批飞机，我们需要检测这批飞机中是否存在不合格的飞机，这时我们就会应用异常检测。我们通常的做法是构建一个模型，计算p(x)，也就是对x的分布概率建模。我们设定一个阈值ε，当p(xtest)=ε时就判定为合格。飞机异常检测的例子如下图所示：2.高斯分布（正态分布）假设x∈实数，且x的均值为u，方差为σ2，则用数

XHHP·2022-11-28 16:42

智源AI日报（2022-09-01）：吴恩达：中国的丰厚AI投资回报将在接下来十年显现

行业|吴恩达：中国的丰厚AI投资回报将在接下来十年显现看点：根据咨询公司麦肯锡的分析，到2030年，人工智能预计将为中国经济增加6000亿美元。

常政·2022-11-28 09:34

机器学习理论知识-逻辑回归

同样参照的资料斯坦福大学2014（吴恩达）机器学习教程中文笔记那本文的知识体系如下：基本知识点定义而线性回归yi=wi∗xi+by_{i}=w_{i}*x_{i}+byi=wi∗xi+b，模型的范围是可以为

cuihaoren01·2022-11-28 09:31

吴恩达《深度学习专项》笔记（十二）：目标检测与语义分割简介 (YOLO, U-Net)

这节课中，我们要学习计算机视觉中最重要的任务之一——目标检测任务。我们会先认识目标定位和关键点检测这两个比较简单的任务，慢慢过度到目标检测任务。之后，我们会详细学习目标检测的经典算法YOLO。最后，我们会稍微认识一下语义分割任务及适用于此问题的U-Net架构。课堂笔记目标定位在图像分类问题中，给定一幅图片，我们只要说出图片里的物体是什么就行了。在这堂课要讨论的任务中，我们还要多做一件事——定位。我

大局观选手周弈帆·2022-11-28 09:01

Pycharm异常管理（八）tensorflow2.1.0(CPU版)：错误1 AttributeError: module 'tensorflow_core._api.v2.train' has n...

第一章、异常问题参考的吴恩达的课程，练习代码，用pycharm+TensorFlow-cpu2.1.0运行下面的代码，会得到下面的系列错误(逐步注释调试)：importnumpyasnpimporttensorflowastfprint

我爱AI·2022-11-28 08:28

深度学习与神经网络-吴恩达（Part1Week3）-单隐层神经网络编程实现（python）

一、神经网络的表示上一个教程中已经详细介绍了LogisticRegression模型，神经网络其实就是多个LogisticRegression模型的组合，每个功能层（含有激活函数的层）中的每个神经元都对应一个LogisticRegression模型。在下面的例子中，神经网络只含有一个隐层，单个输入样本x经过第一层的线性处理和非线性映射，得到了z1和a1，随后将a1作为第二层（输出层）的输入，依次计

DataScientistGuo·2022-11-28 08:22

吴恩达Deep Learning编程作业 Course1-神经网络和深度学习-第四周作业part2

吴恩达DeepLearning编程作业Course1-神经网络和深度学习-第四周作业part2DeepNeuralNetworkforImageClassification:Application用于图像分类的深度神经网络

椰楠liu·2022-11-28 08:49

【李宏毅机器学习】Classification_1 分类（p10）学习笔记

全文总结于哔哩大学的视频：李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语2020版课后作业范例和作业说明在github上：点击此处李宏毅上传了2020版本的机器学习视频和吴恩达的CS229机器学习相比，中文版本的机器学习显得亲民了许多

running snail szj·2022-11-28 01:55

吴恩达深度学习之风格迁移

笔记来源：吴恩达深度学习4.6什么是神经风格转换？_哔哩哔哩_bilibili1输入输出风格迁移输入：内容（Content）图像C和风格（Style）图像S。

读思辨·2022-11-28 00:07

吴恩达深度学习第四课第四周人脸识别和神经风格转换

文章目录人脸识别one-shot学习siamesenetwork（计算相似度）tripletloss三元组数据集的选择人脸验证与二分类神经网络风格迁移内容+风格=新图片CNN特征可视化代价函数内容代价函数风格代价函数封装代价函数一维到三维卷积推广1D3D本文属于笔记的第一个版本，只记录了核心思想。人脸识别人脸识别和人脸验证问题，人脸验证通常验证一个人的照片与输入的id是否是同一个人，属于一对一问题

得克特·2022-11-28 00:32

吴恩达深度学习中文版笔记：人脸识别和神经风格转换

大数据文摘经授权转载作者：黄海广自2016年8月份，吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程，到今年2月份，吴老师更新了课程的第五部分（点击查看大数据文摘相关报道

深度学习世界·2022-11-28 00:01

吴恩达深度学习资料 Quiz+ 编程+ ppt+学习笔记（可jupyter笔记本实战）

网上有很多关于吴恩达深度学习的资源（视频，或者是编程的讲解）我找了很长时间，发现了可以进行自己应用jupyter笔记本进行编程的方式。

Phoenix 莫轻言·2022-11-28 00:31

吴恩达《卷积神经网络》课程笔记（1）

1、机器视觉（上图展示了一个神经风格转换（NeuralStyleTransfer）的例子）使用传统神经网络处理机器视觉的一个主要问题是输入层维度很大。例如64x64x3的图片，神经网络输入层的维度为12288。而现在的图片将近几千x几千x3的内存，而导致神经网络输入层的维度达到几百万。这样会造成两个后果，一是神经网络结构复杂，数据量相对不够，容易出现过拟合；二是所需内存、计算量较大。解决这一问题的

逸耀·2022-11-28 00:57

吴恩达神经网络和深度学习课程自学笔记（十二）之人脸识别

人脸识别和神经风格转换一、什么是人脸识别？首先，让我们了解一下人脸识别的一些术语。主要是人脸验证（faceverification）和人脸识别（facerecognition）。人脸验证问题：如果你有一张输入图片，以及某人的ID或者是名字，这个系统要做的是，验证输入图片是否是这个人。有时候也被称作1对1问题。人脸识别问题：而人脸识别问题比人脸验证问题难很多。验证系统是一对一，而识别系统是一对多，对

To_1_oT·2022-11-28 00:56

吴恩达《卷积神经网络》01——卷积神经网络基础

文章目录一、计算机视觉（ComputerVision）二、边缘检测（EdgeDetection）1.边缘检测例子（EdgeDetectionExample）2.更多边缘检测的例子（MoreEdgeDetection）三、padding与StridedConvolutions1.padding2.卷积步长（StridedConvolutions）四、高维卷积（ConvolutionsOverVolu

美式咖啡不加糖x·2022-11-28 00:53

吴恩达深度学习笔记-人脸识别与神经风格迁移(第12课)

人脸识别与神经风格迁移一、什么是人脸识别?二、One-Shotlearning三、Siamese网络四、TripletLoss五、面部验证与二分类六、什么是神经风格转换?七、什么是深度卷积网络?八、代价函数九、内容代价函数十、风格代价函数十一、一维到三维的推广一、什么是人脸识别?人脸验证问题：输入一张人脸图片和姓名(或者ID)，判断图片中的人是否是姓名指向的人，一对一问题。人脸识别问题：输入一张人

快乐活在当下·2022-11-28 00:22

吴恩达深度神经网络笔记—神经风格转换

目标实现神经风格转换算法用算法生成新的艺术图像导包importtimeimportosimportsysimportscipy.ioimportscipy.miscimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.pyplotimportimshowfromPILimportImageimportnst_utilsimportnumpyasnpimportten

管二三·2022-11-28 00:50

吴恩达：28张图全解深度学习知识

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。

AI致力·2022-11-27 20:42

深度学习-吴恩达-笔记-1-深度学习引言

目录什么是神经网络神经网络的监督学习为什么深度学习会兴起【此为本人学习吴恩达的深度学习课程的笔记记录，有错误请指出！】什么是神经网络让我们从一个房价预测的例子开始讲起，如根据房子面积来预测房屋价格。

Leon.ENV·2022-11-27 20:41

深度学习-吴恩达-笔记-4-深层神经网络

目录深层神经网络前向传播和反向传播深层网络中的前向传播核对矩阵的维数为什么使用深层表示搭建神经网络块参数VS超参数深度学习和大脑的关联性【此为本人学习吴恩达的深度学习课程的笔记记录，有错误请指出！】

Leon.ENV·2022-11-27 20:41

「吴恩达机器学习2022」lab_utils_uni加载报错问题

主要内容：1-代码报错语句2-处理办法3-查看Python根目录方法4-Github地址一、代码报错：在学习吴恩达2022年机器学习课程Week1RegressionModel时，计算costfunction

踏下心来学点东西·2022-11-27 17:27

吴恩达机器学习第一讲之‘线性回归’笔记

目录1机器学习（分类简介）2线性回归（linearregression）2.1如何根据样本数据估计模型参数？2.2方程求解方法2.2.1①梯度下降2.2.2②正规方程2.2.3③牛顿法2.3线性回归总结：1机器学习（分类简介）基本原始准备：BigO符号；队列queues，堆栈stacks，二叉树binarytrees；概率（randomvariable，theexpectedvalueofaran

鹅鹅e·2022-11-27 14:52

机器学习入门课程学习笔记（斯坦福吴恩达）（上篇）

文章目录一、简介1.1什么机器学习1.2监督学习（SupervisedLearning）1.3非监督学习（UnsupervisedLearning）二、模型和代价函数（ModelandCostFunction）2.1模型描述（ModelRepresentation）2.2代价函数（CostFunction）2.3梯度下降（GradientDescent）三、线性代数3.1矩阵和向量3.2矩阵的加法

iioSnail·2022-11-27 10:00

Machine Learning 04 - Neural Networks

正在学习Stanford吴恩达的机器学习课程，常做笔记，以便复习巩固。鄙人才疏学浅，如有错漏与想法，还请多包涵，指点迷津。

能智工人·2022-11-27 10:19

送书|“零基础学机器学习”作者创作手记

2014年吴恩达在Coursera开了机器学习课，2015年周志华老师出了西瓜书，而2017年李彦宏把无人驾驶车开上了五环，AlphaGo打遍天下无敌手，波士顿动力机器人学会了后空翻，人

文文学霸·2022-11-27 10:49

机器学习内卷了吗？

2014年吴恩达在Coursera开了机器学习课，2015年周志华老师出了西瓜书，而2017年李彦宏把无人驾驶车开上了五环，

咖哥·2022-11-27 10:47

2022吴恩达机器学习：Advanced Learning Algorithm4.1/4.2

4.1在一个单层中的前向传播以烤咖啡为例主要理解代码到底做了什么，即各层的激活值是如何计算的4.2前向传播的一般实现dense函数作用：输入前一层的激活值，给定当前层的参数，返回本层的激活值作为下一层的输入四个参数：（1）初始输入值：a_in（2）神经元的参数：W,b（3）激活函数：gsequential函数将几个dense顺序串在一起，在神经网络中实现前向传播

m0_54237635·2022-11-27 10:16

深度学习基础知识（五）：神经网络基础之logistic回归

这个专栏主要是想和大家分享一下深度学习的基础知识，主要是以吴恩达老师深度学习课程内容作为基础，并补充了很多其他内容希望让整体内容更加容易理解和系统化。

Chou_pijiang·2022-11-27 09:27

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