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Coursera | Andrew Ng (01-week-1-1.1)—Introduction to Deep Learning

-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处：
ZJ_Improve·2022-12-26 07:02

Neural Network and Deep Learning-Week1

8月8日，吴恩达在他自己创办的在线教育平台Coursera上线了他的人工智能专项课程（DeepLearningSpecialization）。
Hiker1995·2022-12-26 07:31

Linux从头开始学--学习笔记合集--强烈建议收藏！关注！

记录自己的技术成长，也希望和大家分享交流，欢迎关注~本笔记为coursera网站课程《LinuxforDevelopers》的学习笔记Linux从头开始学–学习笔记1–Linux操作系统，图形界面，help
豆干花生·2022-12-24 17:31

K-means聚类与PCA【Coursera 斯坦福 机器学习】

本文基于Coursera斯坦福吴恩达机器学习课程谢绝任何不标记出处的转载如有问题请联系作者所有非手画图像（除公式）均来自课程侵删—————————————————————————————————————
爱看动漫的李皮皮·2022-12-24 13:58

斯坦福机器学习视频笔记 Week1 线性回归和梯度下降 Linear Regression and Gradient Descent

最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频，我是刚刚接触机器学习，对此比较感兴趣；准备将我的学习笔记写下来，作为我每天学习的签到吧，也希望和各位朋友交流学习。
Peter-Young·2022-12-24 09:10

斯坦福机器学习视频笔记 Week1 线性回归和梯度下降 Linear Regression and Gradient Descent...

最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频，我是刚刚接触机器学习，对此比较感兴趣；准备将我的学习笔记写下来，作为我每天学习的签到吧，也希望和各位朋友交流学习。
weixin_30569033·2022-12-24 09:38

注意力模型（Attention Model）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程在注意力模型直观理解中我们看到注意力模型如何让一个神经网络只注意到一部分的输入句子。当它在生成句子的时候，更像人类翻译。
双木的木·2022-12-24 06:11

吴恩达-coursera-机器学习-week1

一、引言(Introduction)1.1欢迎1.2机器学习是什么？1.3监督学习1.4无监督学习二、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)2.1模型表示2.2代价函数2.3代价函数的直观理解I2.4代价函数的直观理解II2.5梯度下降2.6梯度下降的直观理解2.7梯度下降的线性回归2.8接下来的内容三、线性代数回顾(LinearAlgebraReview
weixin_30337157·2022-12-23 23:28

Coursera自动驾驶1.5——纵向控制和横向控制

文章目录一、横向控制1.PID控制（1）PID控制介绍（2）例子：二阶弹簧质量阻尼模型2.PID纵向控制3.前馈速度控制（1）介绍（2）汽车纵向速度控制二、横向控制1.介绍2.控制器设计3.类型误差2.常用的横向控制算法一、横向控制1.PID控制（1）PID控制介绍PID控制包含三项：与误差eee成比例的比例项KP\K_{P}KP与误差积分成比例的积分项KI\K_{I}KI与误差导数成比例的导数项
李明朔·2022-12-23 09:32

吴恩达新课上线：TensorFlow移动和web端机器学习

Coursera又有TensorFlow专项课程了，这回的主要内容放在了TensorFlow.js、TensorFlowLite等web或移动端的使用。大家都很熟悉吴恩达了。
程序员资源社区·2022-12-21 13:06

Coursera机器学习-Week 3-测验:Logistic Regression

这节课主要讲的是逻辑回归（LogisticRegression），说到底还是考的数学功底，一些数学原理的倒腾。2描述解析给定几个数据，画出图后问你有几项对的，多选题。对于这样的数据，单纯的用线性回归并不是特别适用，适当的增加多项式特性，可以提高对数据的适应。4描述解析没啥可说的，主要是翻译问题，说一下C，代价函数具有很多局部最优值。5描述解析代入θ0、θ1、θ2得，−6+x1，所以当x1>6时，h
f_zyj·2022-12-21 08:37

Week 11:Application：Photo OCR课后习题解答

大家好，我是MacJiang,今天和大家分享的是Coursera-StanfordUniversity-MachineLearning-Week11:Application:PhotoOCR的课后习题解答
Mac Jiang·2022-12-21 08:34

从英语翻译到人工智能：我如何用两年时间跨界转行

2016年春夏：开始在Coursera上从零自学编程，主要是Python。2016年夏末：找到第一份计算机语言学领域的实习，在德国一
无敌风火轮流转·2022-12-21 07:11

深度神经网络的训练过程,深度神经网络训练方法

Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。
普通网友·2022-12-19 11:27

Machine Learning - Coursera 吴恩达机器学习教程 Week1 学习笔记

机器学习的定义ArthurSamuel传统定义ArthurSamuel:“thefieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed.”Thisisanolder,informaldefinition.让计算机无需明确编程，就有学习能力。TomMitchell现代定义TomMitchell:“
zhang35·2022-12-19 10:39

【学习笔记】Machine Learning.吴恩达 (Week1)

假期到了，趁此良机给自己充充电，选择了Coursera网站上的MachineLearning课程学习，本系列文章为个人学习笔记，主要记录一些自己觉得比较新鲜知识及思考，没有申请加入课程，也没有买下课程，
无星之夜的咏叹调·2022-12-19 10:03

Coursera机器学习吴恩达-Week1

机器学习定义ArthurSamuel(1959).MachineLearning:Fieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed.使机器在没有明确编程上的研究领域具备学习的能力.TomMitchell(1998)Well-posedLearningProblem:Acomputerpro
ox180x·2022-12-19 10:00

吴恩达Coursera课程——第一部分：监督学习Week1

本人ML小白一枚，知识的学习和笔记的整理也借鉴了多位大佬的知识，一起加油~~一、机器学习1、定义Tom认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P,当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。监督学习:教会计算机完成某项任务。非监督学习：让计算机自己学习完成某项任务。案例:医疗、自动驾驶、读手语、音乐生成、自然语言处理的案例。2、监督学习给算法一个数据集，其中包含了正确
jqqjrr123·2022-12-19 10:57

Coursera Machine Learning Week1 学习笔记

注：本文已迁移到http://blog.csdn.net/JinbaoSite/article/details/66530136CourseraMachineLearningWeek1一、Introduction1.1
JinbaoSite0144·2022-12-19 10:56

训练神经网络的详细步骤,神经网络训练过程图解

Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。
普通网友·2022-12-18 09:27

高斯分布的极大似然估计

本文是关于coursera上《Robotics:EstimationandLearning》课程的笔记。前面通过一个例子简单地介绍了极大似然估计的意思，现在来对高斯分布做极大似然估计。
Yemiekai·2022-12-18 00:05

笔记 | 吴恩达Coursera Deep Learning学习笔记

笔记|吴恩达CourseraDeepLearning学习笔记2017-09-29LisaSong1024深度学习1024深度学习如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。
明明是我先的·2022-12-15 16:07

1-4 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第四周课程笔记-深层神经网络

记录吴恩达深度学习专项课程笔记，方便之后回顾，共5门课，这是第一门课《神经网络与深度学习》第四周深层神经网络的课程笔记，那我们开始吧。上节课课程1-3浅层神经网络我们主要介绍了浅层神经网络。首先介绍神经网络的基本结构，包括输入层（inputlayer），隐藏层（hiddenlayer）和输出层（outputlayer）。然后以简单的2层神经网络为例，详细推导了其正向传播过程和反向传播过程，使用梯度
双木的木·2022-12-15 14:14

超越“大数据”:运用商业分析和数据科学为企业实现商业价值 （培训笔记）

内容简介：商业模式和大数据分析关联硅谷顶级公司大数据BI商业价值实际案例大数据团队建立和管理经验总结及大数据行业前瞻海外讲师：李玥高级数据分析专家数据科学业界领军人物曾担任多家初创公司的数据顾问，例如Coursera
Shadow_mi·2022-12-15 08:27

Coursera自动驾驶课程学习——软硬件架构

硬件传感器包括：相机和深度相机、激光雷达（红外激光），雷达（无线电），声呐（超声波测距），GPS/IMU，里程计覆盖范围主动减速率大致是5m/s2s^2s2：人用力踩下刹车的速度一般减速率2m/s2s^2s2：减速距离的计算是d  =  v22ad\;=\;\frac{v^{2}}{2a}d=2av2,aaa就是减速率讨论两个情况：高速公路及城市道路高速公路的需求紧急刹车：前后方150米到200米
绿竹巷人·2022-12-14 20:53

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第.

Practicequiz:CollaborativeFiltering第1个问题：Youhavethefollowingtableofmovieratings:Refertothetableaboveforquestion1and2；Assumenumberingstartsat1forthisquiz,sotheratingforFootballForeverbyElissaisat(1,1)，
ZhemgLee·2022-12-13 07:59

机器学习----回归问题

1.序言这个系列主要总结一些自己在coursera上的课堂笔记。cousera上的机器学习课程是大名鼎鼎的AndrewNG(吴恩达)老师讲的，讲的深入浅出，真的是良心课程。
小cui童鞋·2022-12-12 23:22

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第.

吴恩达Coursera,机器学习专项课程,MachineLearning：UnsupervisedLearning,Recommenders,ReinforcementLearning第一周所有jupyternotebook
ZhemgLee·2022-12-12 18:41

吴恩达Coursera深度学习课程 course2-week2 优化方法 作业

P0前言第二门课:ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparameterturing,RegularizationandOptimization(改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化)第二周:Optimizationalgorithms(优化算法)主要知识点:Mini-batch梯度下降、指数加权平均、Momentum梯度下降、RMSprop、Adam优化算法
ASR_THU·2022-12-11 14:25

Assignment | 02-week2 -Optimization Methods

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ZJ_Improve·2022-12-11 13:13

10个国外设计网站（自学设计的童鞋建议收藏）

想要了解更多设计类在线课程网站1、CourseraCoursera与全球一流大学和机构合作提供在线课程，致力于普及全世界最好的教育，课程更偏向概念和理论，包含一些UX设计，交互设计，图形设计。
分享干货的猫·2022-12-11 07:58

学习如何学习Learning How To Learn（Coursera网课笔记）

第一周Intro大脑的两种不同思考模式——专注和发散。他们能用完全不同的方式帮助学习（大脑在同一时间只能存在一种模式）集中时大脑是专注状态，放松时大脑是发散状态。学习困难的事物需要时间，大脑需要在处理和消化新事物时，转变它的学习方式（专注和发散）拖延症（初步）用番茄钟限定自己在规定的时间内集中注意力学习每个周期结束后，休息一下，可以吃点零食，聊会儿天，但是最好不要超过5mins。记忆（初步）记忆新
Sheeran02·2022-12-10 10:32

python小白学习笔记（1） pandas入门

基于《利用Python进行数据分析》和coursera上来自密歇根大学的AppliedDataSciencewithPython网课Pandas介绍有两个常用数据结构：Series和DataFrame1Series
Hugorice·2022-12-10 07:22

程序员如何开启机器学习之路？我也遇到过这个问题

为了更快熟悉这里边的门道，我阅读了机器学习的书籍，浏览了不少帖子，还学习了Coursera上关于机器学习的课程。但是，但是，依然不知道如何开始…...你是否也有这样的经历呢？
weixin_34409357·2022-12-09 17:51

【NLP】用BERT进行机器阅读理解

https://www.coursera.org/specializations/deep-lear
风度78·2022-12-09 15:45

深度学习笔记(13.numpy实现LSTM)

程序地址：https://github.com/ConstellationBJUT/Coursera-DL-St
迷茫猿小明·2022-12-09 07:07

吴恩达机器学习课程笔记

——《黑客与画家》学习资料课程b站[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程Coursera机器学习Coursera深度学习主成分数据选择那里有一节课没有字幕，建议移步Coursera黄海广笔记Coursera
大圣齐天Henry-Speed always wins·2022-12-08 19:34

One-Shot学习/一次学习（One-shot learning）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程人脸识别所面临的一个挑战就是需要解决一次学习问题（one-shotlearningproblem），这意味着在大多数人脸识别应用中，你需要通过单单一张图片或者单单一个人脸样例就能去识别这个人
双木的木·2022-12-08 13:06

Exercise 7：K均值聚类和主成分分析（Coursera-吴恩达Machine Learning编程作业）

1K-meansClustering1.1ImplementingK-meansK均值聚类算法程序的主体：%Initializecentroids%中心点初始化centroids=kMeansInitCentroids(X,K);foriter=1:iterations%Clusterassignmentstep:Assigneachdatapointtothe%closestcentroid.i
鸡米花甜辣酱·2022-12-08 09:16

深度学习入门

理论方面机器学习视频，吴恩达斯坦福coursera机器学习课程深度学习书籍，书名《深度学习》，因为封面是使用深度学习生成的花的图片，所以江湖人称“花书”，此书可谓深度学习的圣经，AI的葵花宝典。
西红柿爱吃小番茄·2022-12-08 01:12

机器学习编程作业ex5(matlab/octave实现)-吴恩达coursera 多项式线性回归

分成两部分，一是本节课程内容的简要回顾，二是作业步骤的推导程序打包网盘地址提取码1111一、（Week6）内容回顾（按上课视频的顺序来）1.1第一部分：AdviceforApplyingMachineLearning1.将由训练集得到的假设函数应用到测试集，发现有很大的误差，可以用一些常见的调参方法。2.在数据集划分上，训练集：交叉验证集：测试集=6：2：2。首先对不同的多项式次数d，训练训练集得
独家*记忆·2022-12-07 15:06

Coursera吴恩达机器学习week6的ex5编程作业代码

Machine-learning-ex5这是Coursera上Week6的ml-ex5的编程作业代码。经过测验，全部通过。
loserChen.·2022-12-07 15:59

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第.

吴恩达Coursera,机器学习专项课程,MachineLearning：UnsupervisedLearning,Recommenders,ReinforcementLearning第二周所有jupyternotebook
ZhemgLee·2022-12-07 02:24

吴恩达《机器学习》笔记

吴恩达《机器学习》笔记这门课是斯坦福大学的吴恩达老师的一门关于《机器学习》的课程，在Coursera上可以搜到《MachineLearning》进行学习。下面是我在b站看完相应视频后的笔记总结。
肥胖边缘疯狂蹦迪·2022-12-06 12:54

Github标星24300！吴恩达机器学习课程笔记.pdf

课程简介课程地址：https://www.coursera.org/course/mlMachineLearning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能
风度78·2022-12-06 12:49

Github标星24300！吴恩达机器学习课程笔记.docx

课程简介课程地址：https://www.coursera.org/course/mlMachineLearning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性
风度78·2022-12-06 12:49

Deep Learning | Andrew Ng (05-week3)—序列模型和注意力机制

-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂CSDN：http://blog.csdn.net/JUNJUN_ZHAO/article/details/79549819序列模型和注意力机制
ZJ_Improve·2022-12-05 09:44

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第.

Practicequiz:Reinforcementlearningintroduction第1个问题：Youareusingreinforcementlearningtocontrolafourleggedrobot.Thepositionoftherobotwouldbeits_____.【正确】state第2个问题：YouarecontrollingaMarsrover.Youwillbev
ZhemgLee·2022-12-04 20:24

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第.

吴恩达Coursera,机器学习专项课程,MachineLearning：UnsupervisedLearning,Recommenders,ReinforcementLearning第三周所有jupyternotebook
ZhemgLee·2022-12-04 20:24

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第.

吴恩达Coursera,机器学习专项课程,MachineLearning：UnsupervisedLearning,Recommenders,ReinforcementLearning第二周所有jupyternotebook
ZhemgLee·2022-12-04 20:18
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