机器学习笔记——吴恩达第23页

机器学习笔记13: 主成分分析

上一节我们介绍了因子分析，该模型通过一系列变换可以将高维数据用低维数据来表示。因子分析基于的是概率模型，并且需要用到EM算法进行参数估计。这一节我们介绍主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis,PCA)，这也是一种可以将高维数据映射到低维数据的方法，但是这种方法更加直接，计算方法也更为简单。问题假设我们有一个数据集{x(i);i=1,...,m}表示m种不同汽车的特征，比

secondplayer·2023-03-14 14:20

机器学习笔记 - 基于传统方法/深度学习的图像配准

一、图像配准图像配准是将一个场景的不同图像变换到同一坐标系的过程。这些图像可以在不同的时间（多时间配准）、由不同的传感器（多模态配准）和/或从不同的视点拍摄。这些图像之间的空间关系可以是刚性的（平移和旋转）、仿射（例如剪切）、单应性或复杂的大变形模型。更多关于图像配准的描述，请参考下面的链接。计算机视觉什么是图像配准？_坐望云起的博客-CSDN博客_图像配准图像配准是叠加两个或多个来自不同来源、在

坐望云起·2023-03-13 16:48

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

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

机器学习笔记之—SVM

假定有一个训练集，它要么属于正例，要么属于负例。在分类问题当中，我们最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同的样本分开。这样的划分平面有很多，哪一个是最好的呢？1.png假设其中一个划分超平面是鲁棒性、泛化能力最好的，对训练样本局部扰动的“容忍性”也最好，这个划分超平面用如下方程式描述：2.png3.png样本空间到这个超平面的距离d表示为：3.png，沿用一般求点到直线

Seven_Xiong·2023-03-12 09:16

【ML入门】李宏毅机器学习笔记02-回归问题（Regression）

【ML入门】李宏毅机器学习笔记02-回归问题（Regression）-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/74684108

BG大龍·2023-03-12 03:56

《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

机器学习笔记一

Typeofmachinelearning机器学习的四种类型SupervisedLearning监督式学习监督学习的含义是指训练的数据类型是已知的，换句话说就是已经打了标签分过类的数据（Correctclassesoftrainingdataareknown），依赖于人为输入训练的算法，减少人工审查相关性和编码的开支。SupervisedLearning监督学习的典型例子：1.png2.png3.

GXW1996·2023-03-11 22:31

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

机器学习笔记3_Adaboost

一般来说，Ensemble模型适合于过拟合的模型，包括bagging和boosting.3.1Bagging其中Bagging是单独训练每个分类器，然后用平均或者投票的方法组合，boosting的方法则是分类器之前存在强依赖，前一个分类器预测的解构会影响后一个分类器。随机森林就是DT的bagging。在相同的深度下，随机森林并不会比决策树好很多，但会让分类的结果更平滑3.2Boostingboos

cuiyr123·2023-03-10 15:35

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目录Week10LargeScaleMachineLearning目录一大数据的梯度下降1-1大数据1-2随机梯度下降1-3mini-batch梯度下

九方先生·2023-03-09 21:45

高效阅读营 Day 5/21

而由吴恩达领衔的Drive.AI也即将在德州的Frisco试运行基于自动驾驶的通勤服务。人工智能就在此时此刻不断地改

倪倪_NRY·2023-03-09 00:04

吴恩达Deep Learning学习笔记目录

（1）吴恩达老师DeepLearning学习笔记目录如下： 吴恩达DeepLearning学习笔记——第一课神经网络与深度学习 吴恩达DeepLearning学习笔记——第二课改善深层神经网络 吴恩达DeepLearning

七月七叶·2023-03-08 23:42

深度学习笔记第四门课卷积神经网络第三周目标检测

本文是吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。

湾区人工智能·2023-03-08 21:30

OpenAI CTO、吴恩达夫人……AI 领域值得关注的「她」力量，个个都是女强人

内容一览：「她时代」来临，一些有着强大信念与热情的女性，纷纷投身至AI领域，成为不可或缺的存在与力量。值此国际妇女节到来之际，HyperAI超神经盘点了领域内令人印象深刻的杰出的女性代表。关键词：国际妇女节人工智能杰出女性技术本无关性别，一个不争的事实却是，目前从事科技领域的女性占比仍然明显少于男性。聚焦到AI领域，AINow研究所曾在2019年发布一份报告称大约80%的人工智能研究教授是男性，并

HyperAI超神经·2023-03-08 21:04

多元线性回归boston房价（吴恩达机器学习笔记）

目录1.多元线性回归1.梯度下降法2.正规方程2梯度下降法实践1.特征缩放2.学习率（learningrate）3.Boston房价预测1.多元线性回归对房价模型增加更多的特征，如房间数，楼层数等，构成了一个含有多变量的模型，模型中特征为(x1,x2...xn)(x_{1},x_{2}...x_{n})(x1,x2...xn).其中n代表特征数量，m代表训练集中的实列数量。x(i)x^{(i)}x

是忘生啊·2023-02-27 18:15

机器学习&深度学习实践笔记（一）：pytorch基础与线性回归

与输入之间存在线性关系，也就是可以用y=wTx+by=w^Tx+by=wTx+b来表示，然后我们需要找到一组最合适的的w与bw与bw与b，来使得模型最符合真实情况，在这里我们将我们的模型叫做H模型，因为吴恩达课程中说的就是一个

听风南巷·2023-02-26 07:07

第4周编程作业-Programming Exercise 3: Multi-class Classifification and Neural Networks多元分类和神经网络-机器学习-吴恩达

文章目录ex3-Multi-classClassifificationandNeuralNetworksExercise3|Part1:One-vs-all多元分类Part1:LoadingandVisualizingDataPart2a:VectorizeLogisticRegression理论基础代码Part2b:One-vs-AllTrainingPart3:PredictforOne-Vs

brayo·2023-02-22 13:56

机器学习笔记六：K-Means聚类，层次聚类，谱聚类

前面的笔记搞了那么多的数学，这篇来一点轻松的，提前适应一下除了监督问题以外的非监督学习。这篇笔记有没有前面那么多的数学了，要讲的聚类算是无监督的学习方式。一.一般问题聚类分析的目标是,创建满足于同一组内的对象相似,不同组的对象相异的对象分组.它作为一种无监督学习,将相似对象归到同一个簇中去.因此,聚类有时候被称为无监督分类.二.K均值聚类(K-means)Ⅰ.概念假设有一些数据,但是没有标签.我们

喜欢打酱油的老鸟·2023-02-22 07:51

机器学习笔记之生成模型综述(二)监督学习与无监督学习

机器学习笔记之生成模型综述——监督学习与无监督学习引言回顾：生成模型介绍判别方式：生成模型VS\text{VS}VS判别模型生成模型的建模手段监督学习与无监督学习监督学习模型基于监督学习的非概率模型基于监督学习的概率模型无监督学习基于无监督学习的概率模型基于无监督学习的非概率模型生成模型介绍引言上一节介绍了生成模型的判别方式

静静的喝酒·2023-02-22 07:45

机器学习笔记之生成模型综述(一)生成模型介绍

机器学习笔记之生成模型综述——生成模型介绍引言生成模型介绍引言从本节开始，将介绍生成模型的相关概念。生成模型介绍生成模型，单从名字角度，可以将其认识为：生成样本的模型。

静静的喝酒·2023-02-22 07:15

机器学习笔记－－聚类算法 k-means－－31省市消费水平聚类

参考文章：https://blog.csdn.net/rankiy/article/details/998433631.数据集数据介绍：现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每月全年消费性支出的八个主要变量数据，这八个变量分别是食品、衣着、家庭设备用品、服务、医疗保健、交通、通讯、娱乐教育文化服务、居住以及杂项商品和服务。利用已有数据，对31个省份进行聚类。北京,2959.19,730.79

syntacticsugars·2023-02-22 07:45

机器学习笔记之谱聚类(一)k-Means聚类算法介绍

机器学习笔记之谱聚类——K-Means聚类算法介绍引言回顾：高斯混合模型聚类任务基本介绍距离计算k-Means\text{k-Means}k-Means算法介绍k-Means\text{k-Means}

静静的喝酒·2023-02-22 07:08

Python机器学习笔记之回归

文章目录前言算法线性回归、多项式回归-房屋价格拟合岭回归-交通流量拟合总结前言对中国大学MOOC-北京理工大学-“Python机器学习应用”上的实例进行分析和修改：记录一些算法、函数的使用方法；对编程思路进行补充；对代码中存在的问题进行修改。课程中所用到的数据算法1、线性回归fromsklearnimportlinear_modellinear=linear_model.LinearRegress

Mr_Stutter·2023-02-21 10:55

吴恩达机器学习笔记(一)——线性回归

线性回归学习笔记1.线性回归概述线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。其在金融、医疗等领域有着广泛的应用。y=ax+b一元线性回归可以看作是多元线性回归的一个特例，因此只要分析多元线性回归的特性。2.算法流程（1）选取特征值，设计假设函数。（2）代价函数。（3）进行梯度下降/正规方程。当我们需要用线性回归去解释一个现象或尝试做预测的时候，

tedist·2023-02-21 10:51

吴恩达深度学习课后习题第五课第二周编程作业2:Emojify

TableofContentsPackages1-BaselineModel:Emojifier-V11.1-DatasetEMOJISET1.2-OverviewoftheEmojifier-V11.3-ImplementingEmojifier-V1Exercise1-sentence_to_avg1.4-ImplementtheModelExercise2-model1.5-Examinin

xxX.888·2023-02-20 23:26

吴恩达《深度学习》课程总结

首先，我选择从吴恩达《深度学习》课程重新开始学习。然后，我制定了下面时间计划表。

liuchungui·2023-02-19 02:11

近期计划备忘（2020年2月20日）

吴恩达的深度学习网课争取在4月结束前过完第一遍。有事没事去kaggle上找一些比赛玩玩，多看看别人的kernel，就当给自己练手。

真昼之月·2023-02-18 20:45

吴恩达Deep Learning学习笔记——第四课卷积神经网络

目录链接：吴恩达DeepLearning学习笔记目录 1.卷积神经网络 2.CNN实例探究 3.目标检测 4.人脸识别和神经风格转换1.卷积神经网络 1.1边缘检测在计算机视觉中，图片的识别过程是先检测到图片中的边缘

七月七叶·2023-02-18 13:27

学习笔记——吴恩达《神经网络与深度学习》

神经网络与深度学习1.基础知识神经网络用神经网络进行监督学习2.神经网络基础知识二分分类logistic回归logistic回归损失函数梯度下降法导数计算图logistic回归中的梯度下降法m个样本的梯度下降向量化Python中的广播3.浅层神经网络神经网络概述神经网络表示计算神经网络的输出多个样本的向量化激活函数激活函数的倒数神经网络的梯度下降法随机初始化4.深层神经网络深层神经网络概述深层网络

焦妮敲代码·2023-02-17 20:23

【深度学习】激活函数

上一章——认识神经网络新课P54介绍了强人工智能概念，P55到P58解读了矩阵乘法在代码中的应用，P59，P60介绍了在Tensflow中实现神经网络的代码及细节，详细的内容可以自行观看2022吴恩达机器学习

milu_ELK·2023-02-17 12:09

吴恩达深度学习笔记(15-21)总结-浅层神经网络总结

恩达老师的这一周的浅层神经网络总结，还是简单的架构说明，但是还是要仔细读哦！架构分为四部分：神经网络表示计算神经网络输出激活函数神经网络的梯度下降第一和第二部分：神经网络表示和计算神经网络输出部分，由于本部分讲的是浅层的网络输出，所以就是只有一个隐藏层的神经网络，你也可以理解成一个两层的神经网络，因为输入层并不能算为一层神经网络结构。另外就是神经网络的输出部分了，首先你要理解单个神经元的内部是如何

极客Array·2023-02-17 08:11

planar_utils.py和testCases.py源码

这是吴恩达深度学习课程的第一章的第三周的课后作业所需的线下文件，从github上搬运过来，免得花钱下载。希望对各位有所帮助。

qq_25892947·2023-02-17 05:14

吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 提炼笔记（2-2）-- 优化算法

https://www.zhihu.com/people/dashuxianshengGitHub：https://github.com/KoalaTree2017年10月11日以下为在Coursera上吴恩达老师的

大树先生的博客·2023-02-17 05:42

机器学习笔记（2）

反向传播法（Backpropagationalgorithm）使用梯度下降法求解价值函数j（x）的最小值时，我们需要知道j（x）的导数先给一个样本（x，y）时的正向传播过程图片发自Appa(1)=xz(2)=theta(1)a(1)a(2)=g(z(2))z(3)=theta(2)a(2)a(3)=g(z(3))z(4)=theta(3)a(3)a(4)=h(x)=g(z(4))设置∂_j^l为第

呆呆说·2023-02-17 01:06

吴恩达、Bengio等大佬年度展望！懂理性的AI模型要来了？

来源：新智元辞旧迎新之际，吴恩达、Bengio等一众AI大佬们在DeepLearning.ai聚在一起，展望了自己眼中的2023年。

深度学习技术前沿·2023-02-16 22:47

2023将至，吴恩达、Bengio等大佬年度展望！懂理性的AI模型要来了？

新智元报道编辑：编辑部【导读】2022年对AI来说注定是不平凡的一年，这不吴恩达、Bengio等一众圈内大佬在接受DeepLearning.ai的采访中展望了2023年AI的发展趋势，还分享了自己的科研小故事

人工智能与算法学习·2023-02-16 22:16

2023将至，Bengio等大佬年度展望！懂理性的AI模型要来了？

来源：新智元【导读】2022年对AI来说注定是不平凡的一年，这不吴恩达、Bengio等一众圈内大佬在接受DeepLearning.ai的采访中都展望了2023年AI的发展趋势，还分享了自己的科研小故事。

人工智能学家·2023-02-16 22:14

机器学习笔记：MLP的万能逼近特性（ Universal Approximation Property）

布尔逼近含有一个隐藏层的多层感知机/多层神经网络（MLP）可以精确地表示任何的布尔函数连续逼近含有一个隐藏层的多层感知机/多层神经网络（MLP）可以以任意精度逼近任何的有界连续函数任意逼近含有两个隐藏层的多层感知机/多层神经网络（MLP）可以以任意精度逼近任何函数万能逼近特性展示浅层神经网络的巨大潜能，当然是以神经元个数指数增长为代价，因此并不实用

UQI-LIUWJ·2023-02-16 21:22

机器学习笔记 - 什么是UMAP？

1、UMAP概述统一流形逼近和投影(UMAP)是一种降维技术，可用于类似于t-SNE的可视化，但也可用于一般的非线性降维。UMAP是一种基于流形学习技术和拓扑数据分析思想的降维算法。它为处理流形学习和降维提供了一个非常通用的框架，但也可以提供具体的具体实现。该算法基于对数据的三个假设：数据均匀分布在黎曼流形上；黎曼度量是局部常数（或可以近似）；歧管是本地连接的。根据这些假设

坐望云起·2023-02-07 13:04

吴恩达 02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化第三周作业Tensorflow+Tutorial

TensorFlowTutorialWelcometothisweek’sprogrammingassignment.Untilnow,you’vealwaysusednumpytobuildneuralnetworks.Nowwewillstepyouthroughadeeplearningframeworkthatwillallowyoutobuildneuralnetworksmoreeas

wanfuchun·2023-02-07 13:00

Coursera-吴恩达-深度学习-改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化-week3-编程作业

本文章内容：Coursera吴恩达深度学习课程，第二课，改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,RegularizationandOptimization

帅金毛·2023-02-07 13:23

Coursera-吴恩达-深度学习-改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化-week2-编程作业