AndrewNG

吴恩达《机器学习》——PCA降维

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
Ace2NoU·2023-01-08 02:16

机器学习中的归一化

：[1]知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27627299[2]博客园：https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4440590.html[3]AndrewNg
SuperSources·2023-01-07 13:59

10.Logistic Regression逻辑斯蒂回归

林轩田对逻辑斯蒂回归的解释思路和AndrewNg还是有明显区别的，都十分有助于我们的理解；但要深究其数学意义，还要自己多钻研。
tanyanzimo·2023-01-06 13:06

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

python 实现 softmax分类器（MNIST数据集）

这几天在看AndrewNg机器学习的课程视频，正好看到了Softmax分类器那块，发现自己之前理解perceptron与logisticregression是有问题的。
wds2006sdo·2023-01-05 13:29

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

局部加权回归

《AndrewNg机器学习笔记》这一系列文章文章是我再观看AndrewNg的Stanford公开课之后自己整理的一些笔记，除了整理出课件中的主要知识点，另外还有一些自己对课件内容的理解。
v1_vivian·2023-01-04 18:04

吴恩达《机器学习》——Logistics回归代码实现

Python代码实现4.单维与多维Logistic分类单维数据分类多维数据分类数据集、源文件可以在Github项目中获得链接:https://github.com/Raymond-Yang-2001/AndrewNg-Mac
Ace2NoU·2023-01-01 13:13

时间序列的特征工程——一些总结

——AndrewNg、大佬整理的一个时间序列预测方法总结时间序列预测方法总结-知乎特征工程的流程介绍：关于做特征工程的一个流程：特征工程完全手册-从预处理、构造、选择、降维、不平衡处理，到放弃-知乎介绍两本书
量化橙同学·2023-01-01 11:39

吴恩达《机器学习》——线性回归代码实现

线性回归算法代码实现向量实现Python代码4.实验结果单变量回归多变量回归实验总结数据集、源文件可以在Github项目中获得地址：https://github.com/Raymond-Yang-2001/AndrewNg-Machine-Learing-Home
Ace2NoU·2022-12-29 17:47

吴恩达：AI的下一个发展方向，从大数据转向小数据

吴恩达（AndrewNg）在AI领域有着很高的声誉。
程序员对白·2022-12-28 18:58

吴恩达表示「AI 的下一个发展方向，从大数据转向小数据」，你同意他的观点吗？

吴恩达（AndrewNg）在AI领域有着很高的声誉。
王仙限·2022-12-28 18:20

UFLDL教程（四）之Softmax回归

关于AndrewNg的machinelearning课程中，有一章专门讲解逻辑回归（Logistic回归），具体课程笔记见另一篇文章。
weixin_30509393·2022-12-26 16:34

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

在学习了AndrewNg课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。
ZJ_Improve·2022-12-26 07:02

Neural Network and Deep Learning-Week1

吴恩达（AndrewNg）相信大家都不陌生了。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

目标检测与YOLO算法（用Python实现目标检测）

最近在听AndrewNg讲解目标检测的视频，包括目标定位，特征点检测，卷积的滑动窗口的实现，BoundingBox预测，交并比，非极大值抑制，AnchorBoxes，YOLO算法以及候选区域，并通过查阅相关的资料
NSSWTT·2022-12-19 12:43

吴恩达的2021回顾，这些大事件影响了AI这一年

来源：AI前线作者：AndrewNg译者：核子可乐，刘燕12月23日，机器学习大牛吴恩达（AndrewNg）在其主编的人工智能周讯《TheBatch》上发表了最新文章。
Sim1480·2022-12-16 12:14

Logistic Regression的OpenCV代码

前言本文的实现主要是参照了AndrewNG的机器学习课程所讲的内容。理论知识上一篇博文已经介绍。由于刚接触C++，代码写得比较粗糙，望见谅。
apple_51426592·2022-12-14 23:23

吴恩达的2021回顾，这些大事件影响了AI这一年

来源：AI前线作者：AndrewNg译者：核子可乐，刘燕12月23日，机器学习大牛吴恩达（AndrewNg）在其主编的人工智能周讯《TheBatch》上发表了最新文章。
风度78·2022-12-14 07:23

EM算法和GMM

最近在学习AndrewNg教授的机器学习课件。第7和第8章，主要讲解EM算法和GMM。论文讲解浅显易懂，但有些内容不完整。比如，没有写出来协方差Σ的求解过程，没有具体的实例应用。
zhengjihao·2022-12-13 10:22

机器学习----回归问题

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

Assignment | 02-week2 -Optimization Methods

在学习了AndrewNg课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。
ZJ_Improve·2022-12-11 13:13

吴恩达机器学习----应用实例：图片文字识别

吴恩达机器学习教程学习笔记（16/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。
huapusi·2022-12-10 13:08

图像检索公开数据集

-------AndrewNg数据是一切算法应用的基础，无论是监督学习需要标注好的数据进行训练，还是无监督学习需要对数据进行分析、考量，数据都是不可或缺的。
二楼后座Scarlett·2022-12-08 17:00

【机器学习】特征工程的最佳实践

~AndrewNg通过功能工程，您可以隔离关键信息，突出显示模式并引入领域专业知识。不出所料，它很容易被卡住，因为功能工程是如此开放。
ChenVast·2022-12-08 17:58

神经网络 卷积神经网络,卷积神经网络 吴恩达

吴恩达的人物经历吴恩达1976年出生于伦敦，父亲是一位香港医生，英文名叫AndrewNg，吴恩达年轻时候在香港和新加坡度过。
aifans_bert·2022-12-06 22:53

干货丨深度迁移学习方法的基本思路（文末送书）

百度前首席科学家、斯坦福大学副教授吴恩达（AndrewNg）曾经说过：迁移学习将是继监督学习之后的下一个促使机器学习成功商业化的驱动力。
风度78·2022-12-06 12:19

关于一维和二维卷积，以及1*1卷积核的理解

本文图片大部分来自吴恩达AndrewNg老师的深度学习课程。基础操作：最基本的卷积操作是把卷积核在输入中移动（扫一遍），获得输出。
YuQiao0303·2022-12-06 10:57

理解序列模型（RNN、LSTM、GRU）

后来，处理序列数据的模型就被称为--序列模型（sequencemodel）（图片来自deeplearning.ai-AndrewNg）语音，音乐，文本，动作，这些数据都是有顺序，连续的。
skycol·2022-12-06 07:02

quickLook-决策树家族

目录1.决策树2.随机森林3.Xgboost1.决策树条件分支结构if-else大家一定十分熟悉了，决策树其实就是一个if-else的过程(图片来源：deaplearning.ai-AndrewNg)如果现在要分类猫和狗
skycol·2022-12-06 07:32

深度学习系列--1.入坑模型: 线性回归，logistic 回归，softmax分类器

工作三年，重新捡起，因为更关注实际操作，所以选择了《python深度学习》这本书，辅助AndrewNg视频+博客，希望能够从应用的角度去使用机器学习这门工具，不重蹈覆辙不想老生常谈，别人讲得很好的，就直接引用了
a451954306·2022-12-05 07:55

吴恩达卷积神经网络笔记,吴恩达人工智能公开课

吴恩达是个谁吴恩达（1976-，英文名：AndrewNg），华裔美国人，是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。
普通网友·2022-12-04 12:31

5-1 Coursera吴恩达《序列模型》 第一周课程笔记-循环序列网络(RNN)

记录吴恩达AndrewNg深度学习专项课程笔记，方便之后回顾，共5门课。
双木的木·2022-12-03 03:01

线性回归LinearRegression的Numpy实现

线性回归LinearRegression的Numpy实现Basic本文是对AndrewNg的MachineLearning课程里编程作业的一个numpy实现。
And9·2022-12-03 03:51

Andrew Ng_Neural Networks and Deep Learning（待更新）

AndrewNg'sCourseraCourse:NeuralNetworksandDeepLearning课程1：神经网络和深度学习第一周：介绍第二周：神经网络编程基础第三周：浅层神经网络第四周：深层神经网络课程
BubbleCodes·2022-11-30 16:21

深度学习入门——Mini-batch、Momentum与Adam算法

基于不同优化算法更新神经网络中的参数学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-master一、优化算法概述1.1常用优化算法在机器学习或深度学习中，一般采取梯度下降对参数进行优化更新
yasNing·2022-11-29 08:51

神经网络和深度学习-第二周神经网络基础-第三节：Logistic 回归损失函数

本系列博客是吴恩达(AndrewNg)深度学习工程师课程笔记。全部课程请查看吴恩达(AndrewNg)深度学习工程师课程目录在上一节中，讲解的是logistic回归模型。
geekidentity·2022-11-27 09:52

基于深度学习生成音乐

之前在看AndrewNg的deeplearning视频教程,在RNN这一节的课后作业里,实现了一个基于deepjazz的musicgenerator,实验之后发现产生的结果还有模有样的,这激发了我的兴趣
weixin_30670965·2022-11-26 17:49

Machine Learning - Andrew Ng on Coursera (Week 2)

本篇文章将分享Coursera上AndrewNg的MachineLearning第二周的课程，主要内容有如下，详细内容可以参考文末附件：设置作业环境多变量线性回归参数的解析算法Octave简介设置作业环境因为本课程涉及到在
beihangzxm123·2022-11-22 12:24

DeepLearning(AndrewNg)-Course1-week1&week2

NeuralNetworksandDeepLearningDeepLearning-Course1-week1&week2文章目录NeuralNetworksandDeepLearningDeepLearning-Course1-week1&week2一、Week1content1、WhatisaNeuralNetWork2、SupervisedLearningwithNeuralNetworks
KH L·2022-11-22 12:19

【Andrew Ng 深度学习】（五）序列模型

【AndrewNg深度学习】（五）序列模型（五）序列模型week1.循环序列模型1.1为什么选序列模型1.3循环神经网络模型1.4通过时间的反向传播1.5不同类型的RNN1.8带有神经网络的梯度消失1.9GRU
你的一切都是星尘·2022-11-22 07:30

判别式与生成式模型的区别

AndrewNg在NIPS2001年有一篇专门比较判别模型和产生式模型的文章
如月旖旎·2022-11-21 18:03

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·2022-11-21 10:13

神经网络拟合二元函数曲面实践

简介AndrewNg深度学习课程的第一周第三次作业是实现一个浅层神经网络，课程方给的框架很有意思，但该作业的输出是类别，我想实践一下该网络能否改造用来解决回归问题，具体而言是拟合一个函数z=x2+y2,
xieju0605·2022-11-21 09:55

《机器学习》观后感和相关资料

2014-03-0309:1534158人阅读评论(9)收藏举报本文章已收录于：分类：机器学习斯坦福大学公开课AndrewNg近日，在网易公开课视频网站上看完了《机器学习》课程视频，现做个学后感，也叫观后感吧
B325帅猫-量子前沿技术研究所·2022-11-21 02:14

Linear Algebra review - Matrix multiplication properties

摘要:本文是吴恩达(AndrewNg)老师《机器学习》课程，第三章《线性代数回顾》中第18课时《矩阵乘法特征》的视频原文字幕。
王彩旗 edwardwangcq.com·2022-11-20 23:30

Chapter4：多变量线性回归：AndrewNg吴恩达《机器学习》笔记

文章目录4.1多维特征4.2多变量梯度下降4.2.1算法介绍4.2.2梯度下降法实践1：特征缩放4.2.3梯度下降法实践2：学习率4.3特征与多项式回归4.3.1自己选择特征4.3.2多项式回归4.4正规方程（Normalequation）——相比于梯度下降法4.4.1正规方程vs.梯度下降法4.4.2正规方程算法过程4.4.3重要结论4.4.4正规方程的不可逆性（可选）4.1多维特征图：增添更多
半旧。·2022-11-20 10:24

吴恩达老师机器学习课程练习2：逻辑回归python实现

gitclonehttps://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes.gitCloninginto'Coursera-ML-AndrewNg-Notes
dayday up·2022-11-20 03:15

Chapter6：Logistics 回归：AndrewNg吴恩达《机器学习》笔记

文章目录6.1LogisticRegression是一种分类算法6.2假设陈述——sigmoid函数6.3决策边界DecisionBoundary6.4代价函数6.4.1问题概述：6.4.2尝试一：线性回归的代价函数6.4.3尝试二：逻辑回归的代价函数6.5简化的代价函数和梯度下降6.5.1对公式的简化6.5.2梯度下降法拟合参数6.6高级优化——相对于梯度下降6.6.1梯度下降6.6.2三种高级
半旧。·2022-11-19 22:00

4-1 Coursera吴恩达《卷积神经网络》 第一周课程笔记-卷积神经网络基础

记录吴恩达AndrewNg深度学习专项课程笔记，方便之后回顾，共5门课。
双木的木·2022-11-19 22:16
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