神经网络与深度学习—吴恩达第16页

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

神经网络与深度学习第二章阅读

第二章机器学习概述2.1基本概念基本概念：样本、特征（属性）、标签、模型、学习算法这里举了一个买芒果的例子。特征和标签的区别，特征是一个一个属性，标签是这些属性的值。image.png2.2三个基本要素模型线性模型非线性模型学习准则损失函数：损失函数是一个非负实数函数，用来量化模型预测和真实标签之间的差异。平方损失函数交叉熵损失函数Hinge损失函数风险最小化准则，防止过拟合或是欠拟合优化算法梯度

我的昵称违规了·2023-03-24 01:19

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

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

图神经网络与深度学习在智能交通中的应用：综述

@[toc]论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.11691https://arxiv.org/pdf/2005.11691.pdf论文作者：JiexiaYe,JuanjuanZhao,KejiangYe,ChengzhongXu(IEEEFellow)关键词：图神经网络（GNNs)，图卷积神经网络（GCN），深度学习，智能交通；备注：如该论文对读者有所帮助，希望在读者的

5cb210704729·2023-03-21 18:39

《神经网络与机器学习》笔记（一）

《神经网络与深度学习》笔记本书组织架构入门篇第一章绪论特征表示方法局部特征含义：也称为离散表示或符号表示，通常是用one-hot向量的形式优点：这种离散的表示方式具有很好的解释性因为向量稀疏，所以用于线性模型时计算效率非常高缺点

糖醋排骨盐酥鸡·2023-03-21 18:01

【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，包括多变量线性回归，使用梯度下降法求解多变量线性回归的实用技巧，特征缩放与模型特征选择并介绍了多项式回归，最后引入一种线性回归的解析解法并与梯度下降法进行比较。本篇博客将系统的介绍第三周的内容，本

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

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

Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南

第一部分：机器学习基础（解决简单问题）一、机器学习概览二、一个完整的机器学习项目三、分类四、训练模型五、支持向量机六、决策树七、集成学习和随机森林八、降维第二部分：神经网络与深度学习（解决复杂问题）九、

天线嘟嘟茄·2023-03-17 23:08

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

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

[2022-10-06]神经网络与深度学习第3章-前馈神经网络(part2)

contents前馈神经网络(part2)写在开头自动梯度计算torch中自动梯度的封装简介过程内容对比模型简化直接创建利用预定义算子重新实现前馈神经网络使用pytorch预定义算子重新实现二分类增加一个3个神经元的隐藏层，再次实现二分类，进行对比完善Runner类模型训练、性能评价思考优化问题参数初始化梯度消失问题死亡ReLU问题额外科普：早停附：Git使用（以GitHub为例）Git安装配置个

三工修·2023-03-13 20:55

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

《机器学习算法的数学解析与Python实现》读书笔记：第10章神经网络分类算法

目录第10章神经网络分类算法10.1用神经网络解决分类问题10.1.1神经元的“内心世界”10.1.2从神经元看分类问题10.1.3神经网络的“细胞”：人工神经元10.1.4构成网络的魔力10.1.5神经网络与深度学习

非文的NLP修炼笔记·2023-03-13 07:26

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

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

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

【人工智能】神经网络与深度学习体系（一）

神经网络与深度学习第一章绪论神经网络：一种以（人工）神经元为基本单元的模型深度学习：一类机器学习问题，主要解决贡献度分配问题。

柠檬小帽·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

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

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

推荐频道

神经网络与深度学习—吴恩达