吴恩达-Coursera 第26页

置信学习寻找噪音样本(noisy label)在NLP任务中的实践

1.背景之前看到吴恩达举办了一个以数据为中心的比赛，使用统一的模型，选手们通过改良扩展训练数据集以改进训练的效果，很感兴趣。

HGlyh·2023-01-07 09:40

《吴恩达深度学习》编程作业-第二周

目录1.题目：基于神经网络思维模式的逻辑回归2.声明3.知识回顾4.Python编程分析4.1.导入需要用的库4.2.数据处理4.2.1.读取数据（包括训练集和测试集）4.2.2.取出数据（包括训练集和测试集，还有标签的值）4.2.3.数据维度处理（设置成为合适的维度）4.2.4.标准化数据4.3.构建神经网络4.3.1.定义激活函数sigmiod（z）4.3.2.初始化参数(w、b)4.3.3.

Jerry---·2023-01-07 08:01

吴恩达deeplearning作业-Planar data classification with one hidden layer

Planardataclassificationwithonehiddenlayer数据集PlanardataclassificationwithonehiddenlayerWelcometoyourweek3programmingassignment.It’stimetobuildyourfirstneuralnetwork,whichwillhaveahiddenlayer.Youwillse

Z_y_forever·2023-01-07 07:07

吴恩达深度学习1笔记week3——浅层神经网络 One hidden layer Neural Network

吴恩达深度学习笔记week3——浅层神经网络OnehiddenlayerNeuralNetwork3.1神经网络概览NeuralNetworksOverview!

Saulty·2023-01-07 07:01

deepLearning-Logistic Regression 逻辑回归单元

一直是跟着cousera上吴恩达的课学下来的，目前到一课程第四周，还没做第四周作业。

OneForPlus·2023-01-07 07:31

deepLearning-One hidden layer Neural Network一个隐藏层的神经网络

一直是跟着cousera上吴恩达的课学下来的，目前到一课程第四周，还没做第四周作业。

OneForPlus·2023-01-07 07:57

吴恩达的2022年终盘点：生成式AI、ViT、大模型

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。

智源社区·2023-01-07 07:19

吴恩达机器学习（十八）—— ex7：K-means Clustering and Principal Component Analysis (MATLAB + Python)

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·2023-01-06 07:12

花书+吴恩达深度学习（二一）线性因子模型（概率PCA，ICA，SFA，稀疏编码）

文章目录0.前言1.概率PCA和因子分析2.独立成分分析ICA3.慢特征分析SFA4.稀疏编码如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注，点个赞喔，我会非常开心的~花书+吴恩达深度学习（二一）线性因子模型

I can丶·2023-01-05 22:15

机器学习——逻辑回归(分类)编程训练

机器学习——逻辑回归(分类)编程训练参考资料：1.黄海广老师：吴恩达机器学习笔记github本文是吴恩达机器学习课程中的第二个编程训练。

苏打水可乐·2023-01-05 19:30

吴恩达反向传播算法推导,吴恩达卷积神经网络ppt

如何评价吴恩达的学术地位吴恩达(AndrewNg)，斯坦福计算机系的副教授，师从机器学习的大师级人物MichaelI.Jordan。

普通网友·2023-01-05 14:54

吴恩达Couresa课程——第二部分：监督学习week2 （已结束）

4.2多项式回归以多元线性回归和特征工程的思想得到一种称为多项式回归的新算法。可以拟合非线性曲线。这是线性回归时使用的预测模型：先看看按照以前的线性回归方法的效果：#createtargetdatax=np.arange(0,20,1)y=1+x**2X=x.reshape(-1,1)model_w,model_b=run_gradient_descent_feng(X,y,iterations=

jqqjrr123·2023-01-05 13:38

吴恩达Couresa课程——第二部分：监督学习week2 （未完待续，见下一篇）

如有任何公式错误或者文字说明错误，请留言指正哦~~~~问题引入描述：下面您需根据以下数据构建一个线性回归模型，并预测一栋拥有1200平方英尺、3间卧室、1层楼、40年历史的房子。一、多元线性回归模型1.1多元线性回归函数以上表格内给出了4个特征（大小、卧室数量、地板数量、房子年龄）分别记为x1、x2、x3、x4，每个特征对应一个wi。多元特征线性回归函数一般形式为写成向量形式为：w和x之间是点乘。

jqqjrr123·2023-01-05 13:02

深度学习颜色识别_吴恩达深度学习笔记(136) | 语音识别

语音识别(Speechrecognition)现今，最令人振奋的发展之一，就是seq2seq模型(sequence-to-sequencemodels)在语音识别方面准确性有了很大的提升。这门课程已经接近尾声，现在我想通过剩下笔记，来告诉你们，seq2seq模型是如何应用于音频数据的(audiodata)，比如语音(thespeech)。什么是语音视频问题呢？现在你有一个音频片段x(anaudio

weixin_39747577·2023-01-05 11:53

机器学习（9）--异常检测（多元高斯分布等）

吴恩达ML课程课后总结，以供复习、总结、温故知新，也欢迎诸位评论讨论分享，一起探讨一起进步：上一篇:机器学习（8）--PCA算法及python中sklearn模块实现https://blog.csdn.net

执契·2023-01-05 11:12

卷积神经网络边缘检测实例

注：本文是吴恩达网易公开课的学习笔记电脑如何搞清楚一张图片中的物体？首先电脑需要检测楚图片中的垂直边缘（verticaledge），水平边缘（horizontal）。电脑通过卷积检测出做边缘检测。

程序之巅·2023-01-05 10:31

计算神经网络的输出

注，本文是在学习吴恩达老师（AndrewNg）网易公开课课程的的学习总结和理解，希望与君共勉！神经网络的输出究竟是怎么计算出来的，你所看到的是像Logistic那样的运算过程，但是会运算很多遍。

程序之巅·2023-01-05 10:01

吴恩达Course1《神经网络与深度学习》week2:神经网络基础

1.二元分类举例说明逻辑回归logisticregression是一个用于二分类的算法。什么是二分类呢？举一个例子：输入一张图片到逻辑回归模型中，该算法输出得到1（是猫）或0（不是猫）。更具体来说，应该如何将一张图片转化为输入值呢？在计算机中，一张图片的存储方式是用三个矩阵分别存储图片中的红、绿、蓝。假设一张图片的大小为64*64px，则一张图片的总数据量为64*64*3=12288。顺序取出红、

weixin_44748589·2023-01-05 09:58

吴恩达第五部分序列模型 week1—— 搭建循环神经网络、LSTM

未来应该不太接触NLP，所以就大概看了下视频。主要完成了用numpy构造RNN和LSTM前向，后向不推导了。最后附基于LSTM参加比赛的代码，LSTM时间序列模型比赛利器。RNN构造：importnumpyasnpimportrnn_utilsdefrnn_unit(apre,x,wax,waa,wya,ba,by):a=np.tanh(np.dot(wax,x.T)+np.dot(waa,apr

我来试试水·2023-01-05 09:50

吴恩达神经网络和深度学习-week3-浅层神经网络的要点记录

本文所有截图来自于吴恩达深度学习课视频课程。1、神经网络的表示上图是一个双层神经网络的例子，包括一层隐藏层和一层输出层，输入层不算做标准层，有时也将输入层成为第0层。

m0_59838738·2023-01-05 09:19

『吴恩达神经网络和深度学习补充资料Part1 DeepLearning-WEEK2』

[WEEK2]BasicsofNeuralNetworkprogramming可能大家学完了这一周的课，虽然吴教授通过图像的方式给大家直观的讲解了何为梯度的概念，但其实大家对梯度还没有很清楚的理解。下面我给出较为完整的定义，并让你知道其实我们不只有“梯度下降。下面采用回形针【一个人工智能的诞生】中的截图，若有版权问题请及时联系删除在微积分中，对多元函数（即含有很多个未知数的函数）求偏导数（如果你没

error13·2023-01-05 09:48

吴恩达深度学习系列课程随记——Course3Week2

1.进行误差分析第一，你应该找一组错误样本第二，观察错误标记的样本，假阳性（falsepositives）和假阴性（falsenegatives）第三，统计属于不同错误类型的错误数量，比如把狗分成猫，把狮子分成猫，太模糊分错了这样你可以发现解决问题的方向，但注意选择首要的方向不能只看错误占比，要考虑解决问题的代价。2.清除标注错误的数据训练集标注错了：如果是少量的随机性错误，可以不管，深度学习算法

Asteries·2023-01-05 09:15

吴恩达【神经网络和深度学习】Week2——神经网络基础

文章目录1、LogisticRegressionasaNeuralNetwork1.1、BinaryClassification1.1.1、Introduction1.1.2、Notations1.2、LogisticRegression1.3、LogisticRegressionCostFunction1.4、GradientDescent1.5、Derivatives（导数）1.6、Mored

小白有颗大白梦·2023-01-05 09:45

吴恩达《机器学习》——神经网络与反向传播

神经网络与反向传播1.神经网络1.1神经网络的前馈传播1.2利用反向传播求梯度1.2.1正则化梯度2.目标函数（损失函数）2.1PyTorch官方文档版本2.2吴恩达讲解版本2.3两种版本的区别在哪？

Ace2NoU·2023-01-05 09:43

吴恩达之神经网络和深度学习-2.5导数

这一节主要是让大家对导数有一个直接的认识，从简单的一元函数进行学习，那么什么是导数，导数在数学中如何进行表示，若是刚刚学过的童靴应该是很清楚的，那对于没有学过的，或者学习了好久又忘了的，我将用我自身的理解，给大家简单的复习一下，并在下一讲给出大家详细的公式供大家参考。首先，我们要知道什么是导数。导数的官方定义：设函数y=f(x)在点x0的某个邻域内有定义当自变量x在x0处有增量△x(x0+△x也在

为援不可图·2023-01-05 08:14

吴恩达机器学习课程C1W2_lab03 运行时找不到lab_utils_multi模块

如果在自己写程序遇到找不到lab_utils_multi模块的情况，可以按下列步骤解决：1.在coursera实验室文件中，虽然看不到这个文件，但是可以点击下载所有文件，下载完成后在下载文件中就能找到lab_utils_multi.py2

m0_59884851·2023-01-04 20:10

机器学习笔记—吴恩达

该部分整理了关于机器学习基础理论的知识，整合了其他大佬的笔记做了一份x-mind图。需要的话可以自取。还有相关的数学基础理论也做了部分笔记链接：https://pan.baidu.com/s/1YoNUvLVNROk_xqeXd8T4GA提取码：ldd1后续可能也在这些里面更新

这里是阿丁·2023-01-04 15:37

吴恩达机器学习踩过的坑

1.lab_utils_uni文件，这是吴老师自己写的代码？百度叫piplab什么的都无效。有需要的直接去github取别人整理出来的这个文件。GitHub-kaieye/2022-Machine-Learning-Specialization

双鱼--玉佩·2023-01-04 15:05

吴恩达老师机器学习，报错No module named ‘lab_utils_uni‘

报错：Nomodulenamed‘lab_utils_uni‘第一步：下载三个文件第二步：复制到根目录下：大功告成：

Violet_Stray·2023-01-04 15:29

机器学习能干什么？

医疗记录的分析3、生物数据，例如DNA等的分析4、工程领域的大量数据无法具体编程的事务1、直升机自动驾驶2、手写字体识别3、自然语言处理4、图像识别推荐系统1、亚马逊，淘宝等推荐商品2、爱奇艺等推荐视频参考【吴恩达的机器学习课程

曹文杰1519030112·2023-01-04 14:54

Python搭建虚拟环境安装tensorflow 吴恩达深度学习 jupyternotebook关联

文章目录前言一、anaconda是什么？二、安装tensorflow1.condainstall相关包的安装2.（可选）若需要安装tensorflow-gpu3.关联jupyternotebook前言通过构建python虚拟环境，可以使我们高效地管理我们的packages，在不同的开发环境中使用不同的虚拟环境。一、anaconda是什么？anaconda是一款科学软件包管理器，所以在关于pytho

认真学习的鸭子·2023-01-03 14:20

matlab用relu函数优化逻辑回归_吴恩达老师课程笔记系列第 29节 -逻辑回归之高级优化 (5)...

第29节-逻辑回归之高级优化(5)参考视频:6-6-AdvancedOptimization(14min).mkv在上一个视频中，我们讨论了用梯度下降的方法最小化逻辑回归中代价函数J(θ)。在本次视频中，我会教你们一些高级优化算法和一些高级的优化概念，利用这些方法，我们就能够使通过梯度下降，进行逻辑回归的速度大大提高，而这也将使算法更加适合解决大型的机器学习问题，比如，我们有数目庞大的特征量。现在

weixin_39607474·2023-01-03 12:44

吴恩达机器学习笔记（8）——模型评估与机器学习诊断法

一、如何改进一个机器学习算法假设你已经训练出一个机器学习算法，但是效果不太好，那么有以下几种改进方法：1、获得更多的训练数据2、选用更少的特征3、增加特征量4、增加高次项5、增大或减小正则化参数lambda的值很多人只是随机选择上述方法的一种，即浪费时间又没有效果。所以接下来会介绍模型的评估及机器学习的诊断法。二、模型评估(EvaluatingaHypothesis)1、评估假设：一个训练误差最小

阿尔基亚·2023-01-03 12:04

tensorflow-梯度下降,有这一篇就足够了

前言最近机器学习越来越火了，前段时间斯丹福大学副教授吴恩达都亲自录制了关于DeepLearningSpecialization的教程，在国内掀起了巨大的学习热潮。

weixin_33809981·2023-01-03 11:20

《PyTorch深度学习实践》完结合集 · Hongpu Liu · overview（1）

我是结合着吴恩达深度学习的课程一起来看的！！！刘老师的课讲的很生动！！！里面有代码的详解也有理论推导，适合初学者！！！

手可摘星辰不去高声语·2023-01-03 11:39

吴恩达深度学习第一周编码练习

1，使用numpy构建基本函数importnumpyasnp#构建一个返回实数x的sigmoid的函数。将math.exp（x）用于指数函数。importmathdefbasic_sigmoid(x):#simoids的值s=1/(1+math.exp(-x))returnsm=basic_sigmoid(3)print(m)x=np.array([1,2,3])#np.array吧列表中的数据转

m0_46314815胡说养的猪·2023-01-03 11:01

吴恩达第二周编程题

用神经网络思想实现Logistic回归：学习如何建立逻辑回归分类器用来识别猫1，导入包importnumpyasnpimporth5pyimportmatplotlib.pyplotaspltimportpylabimportscipy.miscfromPIL.ImageimportImagefromcolorcet.plottingimportarrfromskimage.transformim

m0_46314815胡说养的猪·2023-01-03 11:01

吴恩达深度学习：水平边缘计算

此公众号会发表计算机考研（初复试信息）、夏令营等资料，方便考研人对信息的获取，节约自身查找资料的时间，回复408，可获得数据结构、操作系统、计算机网络、计算机组成原理全科资料更多边缘检测内容(MoreEdgeDetectionExample)你已经见识到用卷积运算实现垂直边缘检测，在本视频中，你将学习如何区分正边和负边，这实际就是由亮到暗与由暗到亮的区别，也就是边缘的过渡。你还能了解到其他类型的边

青竹aaa·2023-01-03 10:18

Pandas 初学笔记全英文（不断更新）

ThecontentsarebasedonmypersonalstudynotestotheUniversityofMichiganopencourse"AppliedDataSciencewithPythonSpecialization",lecturedbyProfessorChristopherBrooks,publishedonCoursera.Ifanymistakesorimprope

神马攻煮·2023-01-03 08:32

吴恩达Course1《神经网络与深度学习》week2:神经网络基础测验及作业

第二周测验1.神经元节点先计算线性函数（z=Wx+b），再计算激活。注：神经元的输出是a=g（Wx+b），其中g是激活函数（sigmoid，tanh，ReLU，…）2.逻辑回归损失函数：(^(),())=−()log^()−(1−())log(1−^())3.假设img是一个（32,32,3）数组，具有3个颜色通道：红色、绿色和蓝色的32x32像素的图像。如何将其重新转换为列向量？x=img.re

weixin_44748589·2023-01-02 15:59

机器学习笔记（六）-神经网络：概述

本次学习笔记主要记录学习机器学习时的各种记录，包括吴恩达老师视频学习、李宏毅老师视频学习、周志华老师的《机器学习》（西瓜书）以及李航老师的《统计学习方法》。

997and·2023-01-02 11:42

【序列模型】第一课--循环序列模型

课程来源：吴恩达深度学习课程《序列模型》笔记整理：王小草时间：2018年4月28日吴恩达的课程一直是我深爱喜绝的，深入浅出，10分钟可以讲完一个可能要一个小时或者半天理解的知识点，并且讲得老少都懂，男女皆晓

王小小小草·2023-01-02 10:28

吴恩达机器学习[9]-神经网络学习

神经网络学习NeuralNetwork非线性假设Non-linearhypotheses神经元与大脑Neuronsandthebrain模型展示1Modelrepresentation1模型展示2Modelrepresentation2例子与直觉理解1Examplesandintuition1例子与直觉理解2Examplesandintuition2多元分类Multi-classclassific

踏归1234·2023-01-02 07:19

吴恩达机器学习编程作业总结——具有神经网络思维的Logistic回归

目录吴恩达机器学习编程作业总结——具有神经网络思维的Logistic回归1.猫教程1.1训练集和测试集介绍1.2图片数据处理1.2.1对图片降维，转置：1.2.2标准化，图片数据的每一行除以255，使其处于

发光的黑暗·2023-01-02 07:19

吴恩达机器学习正则化Logistic算法与神经网络的MATLAB实现（对应ex3练习）

前言：本次作业主要是一个多分类案例的实现。其主要是利用logistic算法，多分类与二分类问题相似。其主要思想是将N类别的分类转换成N个二分类问题，每次选择其中一个类别作为正类，其余的类别都作为反类，计算出相应的权重。最后通过计算出来的N个权重对输入样本做预测，选取其中最大输出作为最终的输出。lrCostFunction.m该函数是正则化logistic算法的实现，包括计算代价函数和梯度，值得注意

非常满意·2023-01-02 07:15

吴恩达机器学习课程07——神经网络学习

目录神经网络模型前向传播反向传播神经网络模型关于这一块的入门知识，比如什么是神经网络呀，等等抽象的入门概念，我不打算讲太多，准确的说，吴恩达老师的课程里已经陈述了一遍了，比较好理解，没有太多要讲的地方。

CtrlZ1·2023-01-02 07:45

Python吴恩达机器学习作业 4 - 神经网络

编程作业4-神经网络对于这个练习，我们将再次处理手写数字数据集，这次使用反向传播前馈神经网络。我们将通过反向传播算法实现神经网络成本函数和梯度计算的非正则化和正则化版本，我们还将实现随机权重初始化和使用网络进行预测的方法。由于我们在练习3中使用的数据集是相同的，所以我们将重新使用代码来加载数据。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pypl

Puzzle harvester·2023-01-02 07:45

pytorch深度学习：CNN卷积神经网络（一）

这里只简单介绍下卷积神经网络的入门知识，想再深入学习可以看下吴恩达、李宏毅老师的CNN课程。

BUAA小乔·2023-01-02 07:44

吴恩达深度学习与神经网络编程作业——Logistic Regression with a Neural Network

记：开始记录深度学习以及机器学习过程中写过的代码和学到的知识了，吴恩达老师的课真的是入门者的福音了，我这种小白在听完老师的课之后都能动手写课后作业，写完编程作业的感受就是：虽然原版作业是英文，但是静下心来基本都能读懂

.无名之辈·2023-01-02 07:44

吴恩达机器学习——Andrew Ng machine-learning-ex3 python实现

目录Exercise3:Multi-classClassiﬁcationandNeuralNetworks1.Multi-classClassiﬁcation1.1LoadingandVisualizingData1.2VectorizeLogisticRegression1.3One-vs-AllTraining1.4PredictforOne-Vs-All2.NeuralNetworks2.1

令狐傻笑·2023-01-02 07:10

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