吴恩达-Coursera 第18页

关于No module named 'lr_utils'的问题

将吴恩达的《深度学习》作业包解压缩之后需要将lr_utils.py文件导入当前的编译环境。lr_utils不是库而是一个文件。它不需要安装，只需要导入到当前编译器就行。

水中小船·2023-03-26 01:53

[神经网络]吴恩达深度学习course1week1思考评注

预告这一week就是整体的引入介绍，神经网络的种类，数据的种类，问题的种类AI的影响力：想想还是很激动人心的。不管未来是什么，走到这一步应该都不可避免。ScreenShot2017-12-03at11.02.08AM.png机器学习里的线性回归算法，可以看成一个单个神经元的神经网络：这里是单个变量的输入ScreenShot2017-12-03at11.04.17AM.pngScreenShot20

小双2510·2023-03-25 23:49

2019-06-02

网易云课堂-吴恩达机器学习课程1-19课时第一章：初识机器学习；第二章：单变量线性回归；第三章：线性代数回顾仅需十美元，AI“灭霸手套”来了MIT人工智能实验室的研究人员开发了一种“触觉手套”，548个传感器

YZY君·2023-03-25 23:00

吴恩达深度学习--梯度下降法

代价函数J可以衡量你的参数W和b在训练集上的效果。要使得参数w和b设置合理自然地想到要去找到使得代价函数J（w,b）尽可能小所对应的w和b.在实践中w可以是更高的维度，但为了更好的绘图，我们定义w和b都是单一实数。代价函数J(w,b)是在水平轴w和b上的曲面，因此曲面的高度就是J(w,b)在某一点的值。我们所想要做的就是找到这样的w和b，使得对应的代价函数J值是最小值。我们可以看到代价函数J是一个

862180935588·2023-03-25 19:43

2019-2-15晨间日记

，需要不断去写;说话方式模仿河小象;相机要重新买魔术腿;单词重新安排2.宝宝喜欢叫小名的游戏，相对比较活泼，快乐，可以参与更多内容3.要宝宝自己读一本，我读两本习惯养成：跑步周目标·完成进度20%写作Coursera0%

yesifeng·2023-03-25 14:37

机器学习-吴恩达过拟合问题与正则化

文章目录过拟合问题欠拟合过拟合高偏差和高方差泛化解决过拟合1.收集更多的训练数据2.减少或增加选择的特征3.正则化正则化正则化代价函数如何理解增加惩罚项后，参数w会变小直观理解从数学角度理解正则化参数λ正则化参数λ的作用正则化线性回归正则化逻辑回归进行梯度下降过拟合问题现在我们来认识什么是：欠拟合，过拟合欠拟合我们使用线性回归函数预测下面这张图中的数据，我们发现它并没有很好地拟合到数据上，这就叫做

稀奇_·2023-03-25 03:09

机器学习正则化ppt_吴恩达机器学习笔记（三） —— Regularization正则化

主要内容：一.欠拟合和过拟合(over-fitting)二.解决过拟合的两种方法三.正则化线性回归四.正则化logistic回归五.正则化的原理一.欠拟合和过拟合(over-fitting)1.所谓欠拟合，就是曲线没能很好地拟合数据集，一般是由于所选的模型不适合或者说特征不够多所引起的。2.所谓过拟合，就是曲线非常好地拟合了数据集(甚至达到完全拟合地态度)，这貌似是一件很好的事情，但是，曲线千方百

希望阳光下·2023-03-25 03:04

吴恩达《Machine Learning Yearning》学习笔记-2

第二部分：基本错误分析1.在开始一个新项目（特别是当你不是该领域的专家）的时候，选择最合适的方向通常很困难。所以不要试图一开始就能设计和构建出最完美的系统。应该以最快速度构建和训练出一个基本的模型。然后利用错误分析的方法来帮助团队确定最有前景的改进方向，并以此为基础迭代式地改进算法。2.通过人工检查约100个算法分类错误的开发集例子，并将这些例子归类，来进行错误分析。利用错误类型及占比等信息来确定

城市守望者·2023-03-25 00:51

第十一章应用机器学习的建议

该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。

tomas家的小拨浪鼓·2023-03-24 10:38

学习笔记-机器学习-（4）正则化

吴恩达-机器学习课程--07:Regularization的学习总结：欠拟合（underfitting/highbias）：模型的拟合程度不高，数据距拟合曲线较远。

饼干和蛋糕·2023-03-24 04:07

Coursera上课程学习——《Human-Computer Interaction》

大概是从一月八日开始学习，将Coursera上的一门课程——《Human-ComputerInteraction》给学完了，并整理了一些笔记。这里记录一下这个过程。

ConanXin·2023-03-23 15:13

Reinforcement Learning2

courserabyUniversityofAlbertaSample-basedLearningMethodsWeek11、MonteCarlo蒙特卡洛方法使用DynamicProgramming的局限性在于

oword·2023-03-23 13:32

2019-06-04

可构建任何平台的Web应用LightningWeb组件在线文档网易云课堂-吴恩达机器学习课程20-54课时第五章：多变量线性回归；第六章：Octave/MATLAB教程；第七章：logistic回归人工智能能

YZY君·2023-03-23 09:33

Reinforcement Learning4

courserabyUniversityofAlbertaACompleteReinforcementLearningSystem(Capstone)前面有很多都是复习之前的知识点，直接跳到新的地方1、

oword·2023-03-22 15:28

Coursera C++ Part A [Week4] STL basic and C++11

这节课掌握重要情报，教授家里养了Googly和Hamster两只猫，名字取得好恶趣味233CourseOverviewEnumandenumclassPrim'sandKruskal'salgorithms重载and友元函数STLandSTLinC++11输出随机图SuggestedReadingsC++forCProgrammers,ch.8C++byDissection,ch.6-71.enu

小啾Kris·2023-03-22 14:56

机器学习基石第一次作业

coursera林轩田的《机器学习基石》很有意思，我把一些编程作业总结在这里，参考了macJiang的答案：https://blog.csdn.net/a1015553840/article/details

ThomasYoungK·2023-03-21 23:57

吴恩达机器学习对逻辑回归损失函数的求导推导

网上查询了很多发现这个思路非常清晰，每一步基本都有给出是什么推导的，看一遍就懂了，所以转载一下。原文推导过程

云玩家_30ad·2023-03-21 22:09

图像分割|机器学习|模式识别(2019-04-23~04-28)

4.24●完成了吴恩达机器学习课程K-Means和PCA的相关作业。做了一个总结K均值和KNN算法（学习笔记）4.25学校机器学习课的作业真的难成shi。不像国外作业，很多代码都写好

Rlinzz·2023-03-21 21:45

【吴恩达机器学习笔记详解】第六章逻辑回归

第五章主要讲的是编程语言的介绍，因为我们现在用python的比较多，所以就没有再看那一章。但是5.6值得看一下5.6矢量现在的变成语言包含了各种各样的矩阵库，所以通常进行矩阵计算的时候我们直接用命令即可，如果使用了合适的向量化方法，代码会简单很多。下面进行一些例子的讲解。这是线性回归的假设函数，他是从0到j的一个求和，我们也可以把他看作是矩阵的相乘，θ的转置×x，可以写成计算两个向量的内积。前面的

爱冒险的梦啊·2023-03-21 07:04

机器学习 | 吴恩达机器学习第三周学习笔记

课程视频链接：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome第三周PPT下载密码:8o4e上一篇博客主要介绍了第二周的课程的内容

CoreJT·2023-03-21 07:58

吴恩达机器学习笔记：逻辑回归分类、神经网络

机器学习笔记：逻辑回归分类、神经网络逻辑回归LogisticRegression(不是很懂)正则化Regularization神经网络NeuralNetworks(也不太懂)建议评估假设算法模型选择和交叉验证集诊断偏差和方差正则化和偏差/方差学习曲线决定下一步做什么机器学习系统的设计(MachineLearningSystemDesign)类偏斜的误差度量（不太懂）机器学习的数据(不太懂)机器学习

流动的时间里找你的旋律·2023-03-21 07:26

吴恩达《机器学习》笔记——第六章《逻辑回归/对数几率回归》

6、LogisticRegression（逻辑回归/对数几率回归）6.1Classification（分类）6.2HypothesisRepresentation（假设表示）6.3Decisionboundary（决策边界）6.4Costfunction（代价函数）6.5Simplifiedcostfunctionandgradientdescent（简化代价函数与梯度下降）6.6Advanced

肥胖边缘疯狂蹦迪·2023-03-21 07:25

机器学习笔记(吴恩达)——逻辑回归

假说表示我们引入一个新的模型，逻辑回归，该模型的输出变量范围始终在0和1之间。逻辑回归模型的假设是：hθ(x)=g(θTX)h_\theta\left(x\right)=g\left(\theta^{T}X\right)hθ(x)=g(θTX)其中：XXX代表特征向量ggg代表逻辑函数（logisticfunction)是一个常用的逻辑函数为S形函数（Sigmoidfunction），公式为：g(

Pyrs·2023-03-21 07:25

机器学习笔记(吴恩达)——逻辑回归作业

逻辑回归1.1可视化数据importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfilepath=r'F:\jypternotebook\吴恩达机器学习

Pyrs·2023-03-21 07:25

机器学习｜多变量线性回归 | 吴恩达学习笔记

前文回顾：机器学习|线性回归（单变量）目录多维特征多变量梯度下降梯度下降法实践特征缩放学习率特征和多项式回归正规方程梯度下降与正规方程的比较多维特征接上文单变量线性回归，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，模型中的特征为。增添更多特征后，我们引入一系列新的注释：代表特征的数量代表第i个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个向量。代表特征矩阵中第i行的第j

啦啦右一·2023-03-21 07:19

逻辑回归(吴恩达机器学习笔记)

1.分类问题在分类问题中，要预测的变量y是一个离散的值，尝试预测的结果是否属于某一个类，如：判断一封电子邮件是否是垃圾邮箱，区分一个肿瘤是恶性的还是良性的。我们将因变量可能属于的两个类分别称为负向类和正向类，则因变量y∈0，1，其中0表示负向类，1表示正向类。2.假说表示，在逻辑回归中我们引入一个新的模型，该模型的输出变量范围始终在0和1之间。逻辑回归的假设是：hθ(x)=g(θTX)h_{

是忘生啊·2023-03-21 07:48

吴恩达机器学习python作业之正则化逻辑回归

参考链接：吴恩达|机器学习作业目录_学吧学吧终成学霸的博客-CSDN博客可视化数据集后发现：positive与negative之间没有线性决策边界，因此需要进行特征映射创造高阶项。

abcd1233463457347·2023-03-21 07:10

机器学习｜逻辑回归｜吴恩达学习笔记 | 牛顿法

前文回顾：多变量线性回归分类问题举例：判断一封电子邮件是否是垃圾文件判断一次金融交易是否是欺诈区分肿瘤是恶性的还是良性的在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误），即我们要预测的变量y是离散的值，这里要用到的是逻辑回归算法。它的性质是：它的输出值永远在0到1之间。假说表示对于以下的乳腺癌分类问题，我们可以用线性回归的方法求出适合数据的一条直线：根据线性回归模型我们只能预测

啦啦右一·2023-03-21 07:38

《deeplearning.ai》课程一第三周 | Shallow neural networks

deeplearning.ai是机器学习领域大牛AndrewNg在Coursera上公布的新的深度学习的课程，相比之前机器学习的课程，本课程更偏重于深度学习的领域。

V怪兽·2023-03-19 17:24

tensorflow-2

Outline`知识扫盲`继续上篇，细节了解`今日份实战`知识扫盲进阶的使用，需要对卷积神经网络有一定了解，大家可以去了解一下，推荐吴恩达的机器学习课程，简单了解机器学习的

我吃我样·2023-03-19 05:47

机器学习0

这是一份优美的信息图，吴恩达点赞的deeplearning.ai课程总结机器学习速成课程－GoogleKerasTensorFlow教程：如何从零开发一个复杂深度学习模型aymericdamien/TensorFlow-Examplesfchollet

hopewinder·2023-03-18 10:14

SpringCloud微服务项目搭建流程

前言ok，这周是关于课内和Java部分的复习，人工智能那块东西太多了，光光一个学习吴恩达的学习笔记我就不知道要整理多少，何况还有别的。

倾听铃的声·2023-03-17 21:07

“敬这大争之世，敬这小酌之时”——张仪

后来在Coursera上选修了吕世浩老师的课程，有一个作业是介绍一个历史人物的。本想写秦惠文王，无奈史书资料太少，所以便把目光转向王身边的张子。魏皮秦骨的张仪，

萧斐龙·2023-03-17 18:28

吴恩达机器学习笔记（3）——Logistic 回归

放假这么久，天天摸鱼，已经好久没更新了，希望后面的更新速度能达到日更吧，这次给大家介绍的是Logistic回归，虽然是名字带有回归，其实是一个分类算法。废话不多说，我们先从例题来引入我们今天的算法。引论我们这次不讨论房价的问题了，这次我们来讨论肿瘤大小判断肿瘤是否是良性的肿瘤。这是一个两项分布问题，输出的结果只可能是两个一个是是另一个是否。我们可以用0,1来表示输出的结果。那么我们如何来区分良性还

机智的神棍酱·2023-03-17 10:29

45、P1 W6 U6.7 总结

视频：如果本次课程对应的Coursera的视频打不开，可以点击下面链接P1W6U6.7-Perspectives首先回答同学的几个问题1.能不能在不变动Hack的机器指令和Hack的汇编语言的翻译规则的情况下

shazizm·2023-03-16 05:00

斯坦福大学(吴恩达) 机器学习课后习题详解第二周多变量线性回归

多变量线性回归答案知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/albertwang微信公众号：AI-Research-Studio下面是赞赏码

王发北·2023-03-13 07:29

《scala学习笔记0 -了解scala》

本文引用地址：原地址，原地址2为什么选择scala火热的网上公开课网站Coursera采用了Scala来作为他们的首选编程语言。

yqyang·2023-03-13 06:53

BP神经网络判定笑傲江湖人物门派

沧海一声笑滔滔两岸潮浮沉随浪只记今朝苍天笑纷纷世上潮谁负谁胜出天知晓江山笑烟雨遥涛浪淘尽红尘俗事知多少啦......朋友圈的热点纷纷扰扰，转眼间满屏都是向AndrewNg（吴恩达）同志学习，占领机器学习阵地的帖子

vincentqiao·2023-03-13 00:30

《AI系统的挑战1——在实际应用中稳定的AI系统有哪些挑战》

吴恩达老师的小短文翻译。

赵玮_4c07·2023-03-12 00:07

吴恩达Convolutional Neural Networks 第三周笔记

学习目标UnderstandthechallengesofObjectLocalization,ObjectDetectionandLandmarkFindingUnderstandandimplementnon-maxsuppressionUnderstandandimplementintersectionoverunionUnderstandhowwelabeladatasetforanobj

涂山容容·2023-03-11 23:07

coursera课程笔记：《如何学习》第四周

一、比喻和形象化建立暗喻或者类比，使得概念更容易理解。比喻能让你发现两种事物的相似之处，比如国家地图和大公鸡。比喻有助于你从思维定势中解脱出来，并能加固记忆。人们通过理解自己感知到的信息来学习。二、工作记忆大小与创新拥有较小的工作记忆意味着更擅长把所学知识归纳为更有创意的新组合。

太空旅客007·2023-03-11 15:21

吴恩达deep_learning_week4.2_Deep_Neural_Network

吴恩达deep_learning_week4.2_Deep_Neural_Network标签：机器学习深度学习1.1首先先导入包，（注意这和上一篇有一点不一样，多了一个包）importtimeimportnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipyimportpylab

PerfectDemoT·2023-03-11 11:03

np.meshgrid & plt.contourf

np.meshgrid&plt.contourf吴恩达机器学习作业np.meshgrid&&plt.contourfplt.contourf吴恩达机器学习作业https://blog.csdn.net/

恒星的恒心丶Z·2023-03-11 07:14

决策边界绘制函数plot_decision_boundary()和plt.contourf函数详解

在做吴恩达老师的深度学习课程作业时，发现决策边界函数不好理解plot_decision_boundary(model,X,y)。

克里斯大炮·2023-03-11 07:11

大学生收集资源的能力如何提升？

一、综合型在线学习网站1、CourseraCoursera-FreeOnlineCoursesFromTopUniversities美国斯坦福大学两名计算机科学教授创办，截止2014年共有600余门课程

写作君啊·2023-03-10 13:20

Coursera-吴恩达-机器学习-（第10周笔记）大数据训练

此系列为Coursera网站AndrewNg机器学习课程个人学习笔记（仅供参考）课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learningWeek10——LargeScaleMachineLearning

九方先生·2023-03-09 21:45

《deeplearning.ai》课程一第二周 | Logistic Regression