吴恩达-Coursera 第25页

吴恩达机器学习第四周学习笔记及编程作业答案

一、理论基础1.神经网络非线性假设当特征太多时，计算的负荷会非常大，这时可以使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。1.1模型表示第一层成为输入层（InputLayer），最后一层称为输出层（OutputLayer），中间一层成为隐藏层（HiddenLayers）。我们为每一层都增加一个偏差单位（biasunit），偏差单元的值为1ai(j)代表第j层的第i个激活单元。θ(j)代表从

欢欢吖·2023-01-10 19:31

【吴恩达深度学习】：第二周编程作业（笔记型）——01

参考资料来源本文主要内容是参照该博主编写的，以下是原文链接：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79639509一、简介吴恩达深度学习第二周作业

无眠·2023-01-10 19:29

【吴恩达深度学习】：第二周编程作业（笔记型）——02

三、编程python版本3.7.43.1安装库和加载程序为了实现这个项目，我们需要安装一下库：numpy：python进行科学计算的基本软件包h5py：是与H5文件中的存储的数据集进行交互的常用软件包h5py文件是存放两类对象的容器，数据集(dataset)和组(group)，dataset类似数组类的数据集合，和numpy的数组差不多。group是像文件夹一样的容器，它好比python中的字典，

无眠·2023-01-10 19:29

吴恩达深度学习笔记（第二周编程作业）

在吴恩达老师的深度学习中的assignment_2_2中实现logisticRegression需要将图片转化成训练集时需要将维度为（209，64，64，3）的图片矩阵转化成二维矩阵（64*64*3，209

ncisiad·2023-01-10 18:58

吴恩达关于论文阅读的指导

引言通常要想进入某一领域的研究，大概10-20篇论文就能了解该领域的研究进展；50-100篇论文让你能运用该领域的一些成果；100-200篇论文后能够让你深入了解这一领域。一、方法整体流程第一步∶收集并整合相关资源先选出六七篇论文出来，每一篇画一个理解度轴每读一篇文章就在这个轴线上画出自己的理解程度，不理解的地方如数学公式在初看时可以跳过第二步:深入研究你认为与主题相关的任何资源第三步:做笔记，对

想太多!·2023-01-10 18:56

李宏毅机器学习2021作业1感受

所以准备先把b站Pytorch入门、清华大学学堂在线上的《机器学习概论》、吴恩达经典的《机器学习》以及机器学习基础实战项目学完再回来继续学李宏毅机器学习了。

Ternence06·2023-01-10 18:48

学习机器学习

必备基础：高数线代概率论基础，python基础（有基础即可，有些忘记了可以在之后的学习过程中用哪学哪）参考知乎答主的学习过程：我的机器学习入门学习清单及路线-桔了个仔的文章)入门吴恩达机器学习：了解为目的

乐呵。乐呵·2023-01-10 14:57

吴恩达机器学习python作业之K-means

参考链接：吴恩达|机器学习作业7.0.k-means聚类_学吧学吧终成学霸的博客-CSDN博客任务一：实现K-means算法任务二：使用K-means算法进行图像压缩任务一：实现K-means算法numpy

abcd1233463457347·2023-01-10 12:56

吴恩达机器学习视频作业（Matlab实现）

吴恩达机器学习视频的课后作业，使用matlab实现ex1线性回归1.热身建立一个5*5矩阵A=eye(5);2.单变量的线性回归需要根据城市人口数量，预测开小吃店的利润数据在ex1data1.txt里，

m0_57097042·2023-01-10 12:25

K-means算法简单理解

参考《吴恩达机器学习》要解释K-means算法，用图像说明再合适不过了。

Jnchin·2023-01-09 15:59

吴恩达机器学习笔记41-支持向量机的优化目标（Optimization Objective of Support Vector Machines）...

转载于:https://www.cnblogs.com/sl0309/p/10486958.html

weixin_33806509·2023-01-09 11:59

【学习笔记】吴恩达老师《深度学习工程师》一

从吴恩达老师的深度学习工程师课程入手，配合周志华老师的《机器学习》“西瓜书”，打好基本功，再战TensorFlow！放一张吴恩达老师的照片，开开光，认真学完微专业！（吴恩达老师英语太好听了！

Masec·2023-01-09 00:20

深度学习Deep Learning Specialization [deep learning ai 吴恩达主讲] Note1

Coursesinthissequence:NeuralNetworksandDeepLearningImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,RegularizationandOptimizationStructuringyourMachineLearningprojectConvolutionalNeuralNetworks(CNN卷积神

张渤·2023-01-09 00:20

深度学习（一）吴恩达给你的人工智能第一课： 01.神经网络和深度学习

本文主要摘自吴恩达的深度学习课堂https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm目录第一周、深度学习概论1.1、欢迎来到深度学习工程师微专业

我爱AI·2023-01-09 00:19

吴恩达【深度学习工程师】学习笔记（七）

吴恩达【深度学习工程师】专项课程包含以下五门课程：1、神经网络和深度学习；2、改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化；3、结构化机器学习项目；4、卷积神经网络；5、序列模型。

zchang81·2023-01-09 00:49

深度学习-吴恩达：一、神经网络和深度学习

文章目录1、whatisaNeuralNetwork?（什么是神经网络）2、SupervisedLearningwithNeuralNetworks（监督学习）3、为什么深度学习会兴起？第一周测验测验题答案1、whatisaNeuralNetwork?（什么是神经网络）示例：房价预测Xsize→神经元→YpriceX从0开始，函数长这个样子：基于房子面积和房间数量，可以估算家庭人口数量基于邮政编码

哈！小白要成长！·2023-01-09 00:46

吴恩达深度学习笔记最全最详细！这一篇足够了！

为了方便学习深度学习课程，转载一个吴恩达老师的一个深度学习笔记，转载的网站是下面这个https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80207815从去年

是小李呀~·2023-01-09 00:46

吴恩达老师DeepLearning系列课程最详细学习笔记之23—Jupyter Ipython笔记本的快速指南

教程是本人学习吴恩达老师DeepLearing系列课程中整理的最为详细的学习笔记。学习视频主要来自B站[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili?

james9668·2023-01-09 00:15

吴恩达老师DeepLearning系列课程最详细学习笔记之1—深度学习概念

教程是本人学习吴恩达老师DeepLearing系列课程中整理的最为详细的学习笔记。学习视频主要来自B站[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili?

james9668·2023-01-09 00:14

吴恩达深度学习工程师系列课程笔记（Deep Learning Specialization - deeplearning.ai）

深度学习笔记导航前言传送门完结感想前言选择吴恩达的深度学习视频作为入门是明智的选择，我对比过包括动手学深度学习在内的一些入门资料，感觉还是吴恩达的最为通俗易懂，虽然他在RNN那部分讲的一般，但是即使是这样

亦梦亦醒乐逍遥·2023-01-09 00:42

【保姆级教程】使用 LSTM 进行多变量时间序列预测

Python数据挖掘·2023-01-08 09:13

吴恩达深度学习视频笔记（持续更新）

深度学习符号字典：http://www.ai-start.com/dl2017/html/notation.html文章目录第一章节：最简单的神经网络逻辑回归LogisticRegression逻辑回归代价函数梯度下降法浅层神经网络激活函数神经网络的梯度下降随机初始化搭建神经网络块第二章节：偏差，方差正则化dropout正则化其他正则化方法归一化（正则化）输入神经网络的权重初始化优化算法Mini-

每天都在努力学习SLAM的小黑·2023-01-08 09:46

吴恩达Coursera深度学习（1-3）编程练习

练习部分解释：跟网上大多数博客都不一样，因为之前我已经在notebook上做完了，再总结一遍放在博客上。Class1：神经网络和深度学习Week3：浅层神经网络——编程练习目录Class1神经网络和深度学习Week3浅层神经网络编程练习目录1数据集2简单线性逻辑回归模型3神经网络模型1、数据集planar_utils.pyimportmatplotlib.pyplotaspltimportnump

九方先生·2023-01-08 09:13

吴恩达深度学习学习笔记——C1W3——浅层神经网络——作业——平面数据分类

这里主要梳理一下作业的主要内容和思路，完整作业文件可参考:https://github.com/pandenghuang/Andrew-Ng-Deep-Learning-notes/tree/master/assignments/C1W3作业完整截图，参考本文结尾：作业完整截图。作业目录：作业目标：PlanardataclassificationwithonehiddenlayerWelcomet

预见未来to50·2023-01-08 09:12

吴恩达-deep learning 01.神经网络与深度学习Week3

Week3：浅层神经网络(Shallowneuralnetworks)3.1神经网络概述（NeuralNetworkOverview）本节先从整体结构上来看一下神经网络模型。逻辑回归梯度下降算法——正向传播和反向传播两个过程假设某个样本有两个特征x1,x2x_1,x_2x1,x2，如下图所示：正向传播(黑线)：z=wTx+by^=a=σ(z)L(a,y)=−(ylog(a)+(1−y)log(1−

Paul-Huang·2023-01-08 09:12

吴恩达【神经网络和深度学习】Week3——浅层神经网络

文章目录ShallowNeuralNetwork1、NeuralNetworksOverview2、NeuralNetworkRepresentation3、ComputingaNeuralNetwork'sOutput4、VectorizingAcrossMultipleExamples5、ExplanationforVectorizedImplementation6、ActivationFun

小白有颗大白梦·2023-01-08 09:10

吴恩达_Machine Learning_Programming Exercise 3: Multi-class Classification and Neural Networks

1Multi-classClassification1.1Dataset读取数据：%Loadsavedmatricesfromfileload('ex3data1.mat');%ThematricesXandywillnowbeinyourOctaveenvironmentex3data1.mat中有5000个训练样例，其中每个训练样例是一个20像素乘20像素的数字灰度图像。每个像素由一个浮点数表

不错就是对·2023-01-08 07:01

吴恩达深度学习课程自学笔记整理(一)——一些自己总结记录的结论和小tips等

注：本人已经学完了吴恩达老师机器学习和深度学习的全部课程，整理出来的知识点是比较笼统的、自己总结的一些结论和经验，发在这里主要是为了方便自己复习翻阅，已经学完大部分课程或者对深度学习有了一定基础的uu可以阅读下

yan_nLiiiiii·2023-01-08 07:12

吴恩达机器学习14-降维

吴恩达机器学习14-降维1.数据压缩数据压缩不仅压缩数据，因而使用较少的计算机内存或磁盘空间，而且加快了学习算法的收敛速度。如果你有几百个或成千上万的特征，它是它这往往容易失去你需要的特征。

小y同学在学习·2023-01-08 02:57

吴恩达机器学习课后作业——K-means 和PCA（主成分分析）

数据集下载位置(包含吴恩达机器学课后作业全部数据集)：data二、作业分析1、无监督学习：根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习，“监督”的意思可以直观理解为“是否有标注的数据

荭凯·2023-01-08 02:57

吴恩达机器学习——第15章降维

第15章降维1、定义2、目的3、PCA降维3.1计算过程3.2主成分数量的选择3.2.1选择方法13.2.2选择方法23.3压缩重现3.4建议1、定义数据是由一个个特征组成的，假如数有n个特征，则称数据是n维的。降维就是在保证数据特征趋势不变的前提下，减少特征的个数。减少特征的依据是把多个相似、相关特征合并为1个特征。2、目的降维的目的分为两种：压缩数据：特征数量变少了，数据量自然也就变少了，压缩

丨知耻而后勇丨·2023-01-08 02:25

吴恩达机器学习（十一）—— 降维

降维1.动机1：数据压缩2.动机2：数据可视化3.主成分分析问题规划4.主成分分析算法5.重建压缩表示6.主成分数量的选择7.应用PCA的建议1.动机1：数据压缩数据压缩不仅能对数据进行压缩，使得数据占用较少的内存或硬盘空间，还能让我们对学习算法进行加速。假使我们要采用两种不同的仪器来测量一些东西的尺寸，其中一个仪器测量结果x1x_{1}x1的单位是厘米，另一个仪器测量的结果x2x_{2}

青春是首不老歌丶·2023-01-08 02:54

吴恩达机器学习-PCA

1.PCA理论原理1.降维与PCA 降维：将数据由原来的n个特征缩减为k个特征（可能从n个中直接选取k个，也能根据这n个重新组合成k个）。可起到数据压缩的作用（因而也就存在数据丢失）。 PCA：即主成分分析法，属于降维的一种方法。其主要思想是：根据原始的n个特征（也就是n维），重新组合出k个特征，且这k个特征能最大量度地涵盖原始的数据信息（虽然会导致信息丢失，但所丢失信息可忽略不计）。有一个结

NLP菜鸟·2023-01-08 02:54

吴恩达机器学习课程13——降维

目录降维与数据压缩降维与可视化数据主成分分析法（PCA）什么是PCA数据预处理算法操作主成分数量选择压缩重现PCA的应用如有不妥，还请不吝指正~降维与数据压缩降维可以使数据规模减小，从而起到节约空间、加快算法执行等作用。数据压缩这个词我们还比较好理解，那降维是怎么一回事呢？它们两个是怎么扯上关系的呢？降维，其实就是一种削减特征数量的手段。为什么要削减特征数量呢？众所周知，特征少了不好，多了也不好，

CtrlZ1·2023-01-08 02:54

吴恩达《机器学习》——SVM支持向量机

SVM支持向量机1.线性SVM1.1从Logistic回归出发1.2大边界分类与SVM1.3调整正则化参数2.非线性SVM（高斯核函数）2.1高斯核2.2非线性分类2.3参数搜索数据集、源文件可以在Github项目中获得链接:https://github.com/Raymond-Yang-2001/AndrewNg-Machine-Learing-Homework1.线性SVM1.1从Logist

Ace2NoU·2023-01-08 02:49

吴恩达《机器学习》——欠拟合与过拟合

欠拟合与过拟合1.方差与偏差模型的容量、过拟合和欠拟合2.Python代码实践2.1拟合直线2.2拟合多项式数据集、源文件可以在Github项目中获得链接:https://github.com/Raymond-Yang-2001/AndrewNg-Machine-Learing-Homework1.方差与偏差在数学上，估计的偏差被定义为bias(θ^m)=E(θ^m)−θ\rm{bias}(\ha

Ace2NoU·2023-01-08 02:19

吴恩达《机器学习》——KMeans聚类算法

KMeans聚类算法1.无监督学习与KMeans算法2.算法原理2.1一种中心点初始化的方案3.Python实现3.1KMeans实现图像压缩数据集、源文件可以在Github项目中获得链接:https://github.com/Raymond-Yang-2001/AndrewNg-Machine-Learing-Homework1.无监督学习与KMeans算法与前文介绍的算法不同，本文将介绍的两个

Ace2NoU·2023-01-08 02:19

吴恩达机器学习（十七）—— 降维

吴恩达机器学习系列内容的学习目录→\rightarrow→吴恩达机器学习系列内容汇总。

大彤小忆·2023-01-08 02:18

吴恩达《机器学习》——PCA降维

PCA降维1.主成分分析1.1数据降维动机1.2PCA降维目标问题分析2.PCA数学原理分析2.1求协方差矩阵的碎碎念2.2PCA实现方法3.Python实现3.1进行人脸数据压缩数据集、源文件可以在Github项目中获得链接:https://github.com/Raymond-Yang-2001/AndrewNg-Machine-Learing-Homework1.主成分分析1.1数据降维动机

Ace2NoU·2023-01-08 02:16

吴恩达的2022年终盘点：生成式AI、ViT、大模型

来源：智源社区近日，吴恩达在圣诞节的《TheBatch》特刊上发布了一年一度的年终盘点。

风度78·2023-01-07 18:34

吴恩达deeplearning.ai《神经网络和深度学习》-深度学习概论（一）

数据集越大使用深度学习效果越明显对于图片数据适用于CNN神经网络对于音频，文字翻译适用于RNN神经网络对于图像与雷达信息的结合，适用于个性化订制的混合神经网络普通神经网络，CNN，RNN结构化数据与非结构化数据对于小尺寸的训练集，工程师的手工调参更重要。可能SVM等机器学习算法的效果超越神经网络的表现效果。但是对于大数据级别的数据，神经网络的优势突显。越大的数据量，就更需要更大规模的神经网络。来足

丰brother·2023-01-07 18:27

【DeepLearning学习笔记】Coursera课程《Neural Networks and Deep Learning》——Week2 Neural Networks Basics课堂笔记...

Coursera课程《NeuralNetworksandDeepLearning》deeplearning.aiWeek2NeuralNetworksBasics2.1LogisticRegressionasaNeutralNetwork2.1.1BinaryClassification

weixin_30918415·2023-01-07 17:41

《吴恩达深度学习》学习笔记002_神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)

http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson1-week2.html神经网络的编程基础(BasicsofNeuralNetworkprogramming)二分类(BinaryClassification)我们来看看一张图片在计算机中是如何表示的，为了保存一张图片，需要保存三个矩阵，它们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色通道，如果你的图片大小为64x64像素，

Stark0x01·2023-01-07 17:08

机器学习中的归一化

zhuanlan.zhihu.com/p/27627299[2]博客园：https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4440590.html[3]AndrewNg：https://class.coursera.org

SuperSources·2023-01-07 13:59

吴恩达老师深度学习-Tensorflow+Tutorial-报错解决&学习过程

noglobal_variables_initializer()这是由于版本问题，在前面加上compat.v1即可，如下：init=tf.compat.v1.global_variables_initializer()2.Session的graph为empty将前面添加变量的代码移至session里面，如下：3.哈哈哈这不是20吗？4.sess=tf.compat.v1.Session()prin

甄小胖·2023-01-07 09:28

2022吴恩达机器学习第2课week2

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第二周）1-1TensorFlow实现1-2模型训练细节2-1sigmoid激活函数的替代方案2-2如何选择激活函数如何为输出层选择激活函数如何为隐藏层选择激活函数

天微亮。·2023-01-07 09:57

吴恩达深度学习作业中因版本不同导致的一些报错问题

此文只是记录本人在运行吴恩达深度学习作业时，我用的Python包和作业版本不同，导致作业中一些老版本的功能在新版本中去掉了就报错。

可豌豆·2023-01-07 09:57

吴恩达DeepLearning第二部分作业week3(1) Tensorflow环境搭建以及基本功能介绍

又麻了，搭建环境花了半天。因为兼容问题Tensorflow版本和其他库版本的要求非常复杂。推荐用anaconda和pycharm。anaconda很容易创建各个版本的python的环境。anaconda安装教程：Anaconda安装（过程详细）_基QI学习的博客-CSDN博客_anaconda安装pycharm安装教程：DownloadPyCharm:PythonIDEforProfessiona

我来试试水·2023-01-07 09:55

吴恩达团队 Tensorflow课程学习笔记 2

导读FashionMNIST简介加载数据集数据样本展示模型编译、训练、测试自动结束训练总体的代码FashionMNIST简介•70kimages•10categories•Imagesare28×28•Cantrainaneuralnet•60k作为训练数据，10k作为测试数据•FashionMNIST在Tensorflow里作为一个有API的数据集存在加载数据集fashion_mnist=ker

不动脑筋·2023-01-07 09:25

吴恩达深度学习tensorflow版本问题

1.module'tensorflow'hasnoattribute'global_variables_initializer'问题解决：在import后面加代码tf.compat.v1.disable_eager_execution()然后将源代码改为：y_hat=tf.constant(36,name='y_hat')#Definey_hatconstant.Setto36.y=tf.cons

qq_43178462·2023-01-07 09:24

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