AndrewNG

深度学习笔记（三）---再见卷积之残差网络

以下笔记来源：[1].AndrewNg的卷积神经网络week2[2].Keras中文手册[3].残差网络(DeepResidualLearningforImageRecognition)（https:/
Jayden yang·2022-02-26 09:01

机器学习 Andrew Ng《Machine Learning》课程笔记2

课程地址：coursera---机器学习讲师：AndrewNg原文链接：https://sun2y.meMultivariateLinearRegression(多元线性回归)MultipleFeaturesLinearregressionwithmultiplevariablesisalsoknownas"multivariatelinearregression
妖小灰·2022-02-20 23:49

机器学习 Andrew Ng《Machine Learning》课程笔记1

课程地址：coursera---机器学习讲师：AndrewNg原文链接：https://sun2y.meWhatisMachineLearning?
妖小灰·2022-02-18 02:35

1.1 深度学习概论（Introduction to Deep Learning）

——AndrewNg人工智能是一次新的电力革命电力曾经改变了不计其数的行业，比如：运输、制造、医疗、通信等。现在，人工智能带来了一次不亚于电力革命的新变革。2.什么是神经网络？
MaggieCh·2022-02-04 22:12

周记：2019第13周(3.24-3.30)

2学习：看了几章AndrewNg的新书《MachineLearningYearning》,之前一直在关注的，也没时间看，最近又翻出来了。
孙文辉已被占用·2022-02-03 02:48

AndrewNg机器学习编程作业python实现及心得总结

作业目录作业一（Week2ex1）作业二（Week3ex2）作业三（Week4ex3）作业四（Week5ex4）作业五（Week6ex5）作业六（Week7ex6）作业七（Week8ex7）作业八（Week9ex8）作业结构：作业一（Week2ex1）在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官，正在考虑不同的城市开设一个新的分店。该连锁店已经
MichaelIp·2021-08-20 21:08

吴恩达机器学习作业（八）——异常检测和推荐系统

异常检测参考资料：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes先看数据：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsfromscipy.ioimportloadmatimportmathdata
挂科难·2021-08-08 17:16

Logistic Regression

本文主要参考AndrewNg老师的MachineLearning公开课，并用《机器学习实战》中的源码实现。
小眼大神·2021-06-14 22:54

吴恩达--DeepLearning 课程笔记

用了将近一个半月的时间学习了AndrewNg的DeepLearning课程。所有课程通过网易云在线课堂学习，完成所有的课程作业。整理笔记方便自己随时翻阅。
易博yib365·2021-06-13 01:23

时代的巅峰

九月份北京的GTC中国大会，英伟达的CEO黄仁勋和深度学习领域的大牛吴恩达（andrewNg)发表了主题演讲。黄仁勋穿着一件黑色的皮夹克，华人，表情严肃，开启了整个大会的序幕。
树石·2021-06-12 11:28

1. Introduction

之所以有这个想法想分享自己所学习的知识，是因为一个很喜欢的导师说过：检验学习是否真的掌握并应用的方式是分享所以这是第一篇学习MachineLearning(AndrewNg)尝试的分享篇~Definition
JustDreamFly·2021-06-09 23:04

机器学习作业1-线性回归

https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes一、题目要求单变量和多变量线性回归：给出一组数据数据，用线性回归方法拟合函数。
天叔·2021-06-08 21:23

机器学习 Week1 —— 线性回归，梯度下降

MachineLearning--AndrewNg,Stanford这次主要介绍一下机器学习的基础知识，线性回归模型，损失函数，梯度下降法。机
Hardy_·2021-06-08 12:32

ML梳理02 | 线性回归、逻辑回归

逻辑回归三部曲机器学习系列(1)_逻辑回归初步机器学习系列(2)_从初等数学视角解读逻辑回归机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾吴恩达AndrewNg前四课课件课后作业其他线性回归和逻辑回归一些深入的思考
RookieDay·2021-06-07 15:43

机器学习笔记(吴恩达)

python代码：https://github.com/nsoojin/coursera-ml-pyppt(非pdf)：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes
天叔·2021-06-06 22:45

深度学校如何入门

【嵌牛正文】:Step1:学习机器学习基础开始于AndrewNg的机器学习机器学习-斯坦福大学。他的课程介绍了目前各种机器学习算法，更重要的是机器学
李欢洋·2021-06-05 06:46

深度学习网址

AI从业者该如何选择深度学习框架斯坦福大学AndrewNG教授的MachineLearning视频教程（中文字幕）多伦多大学Hinton教授的neuralnetworksandmachinelearning
_Hook_·2021-05-19 12:00

Stanford cs231n Assignment #1 (d) 实现两层神经网络

去年在coursera上的AndrewNg的机器学习课程，他并没有仔细解释误差反向传播的意义，但是在cs231n的课程中讲的非常透彻。
麦兜胖胖次·2021-05-18 04:00

产生式模型与判别式模型的区别

AndrewNg在NIPS2001年有一篇专门比较判别模型和产生式模型的文章：OnDiscrimitiv
monitor1379·2021-05-16 00:30

ml笔记4：SVM概念理解

本文纯理论，来源于AndrewNg公开课和李航的《统计学习方法》。
董泽润·2021-05-14 13:29

logistic Regression算法推导过程

话说这个算法大学时随便写的，有一次还被老师点名推导，哎，前两天突然发现有点模糊了，这可不行，来，走起1.引言看了Stanford的AndrewNg老师的机器学习公开课中关于LogisticRegression
骄傲的少年233·2021-05-11 11:03

无标题文章

#《Deeplearning.ai》系列课程中文化项目Deeplearning.ai是[AndrewNg](https://baike.baidu.com/item/%E5%90%B4%E6%81%A9%
Yukon_Guo·2021-05-07 16:58

【DL碎片1】神经网络参数初始化的学问

笔者正在学习的AndrewNg的DeepLearning.ai提供了相应的模型框架和数据，我们这里要自己设置的就是不同的初值。数据可视化之后是这
Stack_empty·2021-04-23 03:46

[图像算法]-吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(1)--深度学习概述

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）。
蒸饺与白茶·2021-04-11 12:03

AI数学基础12——梯度下降法中的正（反）向传播公式

AndrewNg深度学习课程3.9Gradientdescentforneuralnetworks,通过推导，得出正向传播方程如下：反向传播方程如下：在神经网络编程中，可以直接使用这些已经推导过的公式，
LabVIEW_Python·2021-03-11 05:33

干货丨深度迁移学习方法的基本思路

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。
博文视点·2021-01-19 11:36

真的能半个月学会Python吗？（文末附python入门进阶教程）

写这篇文章主要是因为我在知乎上看到了一条有趣的动态：该条动态的作者认为一个高考600分以上的人，一天时间能学会Python，一周时间就能推完AndrewNg的ML课程。
Python_xiaobang·2020-12-15 15:07

吴恩达机器学习作业一python实现

单变量线性回归参考了黄海广的github：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes数据处理读入数据path='ex1data1.txt'data
lyp_1020k·2020-11-07 22:58

单变量和多变量高斯分布:可视化理解

我在Coursera的AndrewNg教授的机器学习课程中发现了一些令人惊叹的视觉效果。他知道如
deephub·2020-10-06 08:15

吴恩达机器学习python代码练习三（向前传递神经网络）

importnumpyasnpimportscipy.ioassioimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportclassification_report#这个包是评价报告path='E:\吴恩达及遗传算法\机器学习\Machine_Learning_AndrewNg-master
春风若是你·2020-09-17 04:19

Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习笔记——第三周

一.逻辑回归问题（分类问题）生活中存在着许多分类问题，如判断邮件是否为垃圾邮件；判断肿瘤是恶性还是良性等。机器学习中逻辑回归便是解决分类问题的一种方法。二分类：通常表示为yϵ{0,1}，0：“NegativeClass”，1：“PossitiveClass”。逻辑回归的预测函数表达式hθ(x)（hθ(x)>=0&&hθ(x)=0.5，z>=0，也就是说θTX>=0，这样我们就可以通过以xi为坐标轴
weixin_30306905·2020-09-17 03:22

Batch Norm

本文主要是在看完AndrewNg的DeepLearningSpecialization（Coursera链接，网易云课堂官方授权搬运）系列中相关课程后的记录整理和一点思考1.什么是Batch-Norm首先
紫金港浪里小白条·2020-09-17 02:46

Coursera | Andrew Ng (02-week-3-3.5)—将 Batch Norm 拟合进神经网络

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·2020-09-17 02:17

Coursera | Andrew Ng (02-week3-3.6)—Batch Norm 为什么奏效？

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·2020-09-17 02:39

Assignment | 04-week3 -Autonomous driving - Car detection

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·2020-09-17 02:32

Coursera | Andrew Ng (02-week3-3.7)—测试时的 Batch Norm

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·2020-09-17 02:32

2020暑期旷视科技经历总结

在李海鹏师兄的推荐下花了两三周自学AndrewNg的机
嘉伟森的猫·2020-09-16 17:25

【网课笔记】Fast.ai-2019 || Week3 - Multi-label Classification & Segmentation

2019/6/28课前热身介绍了AndrewNg的ML课程：内容部分虽然稍微过时，但大部分还是非常excellent，其采用自底向上模式，结合fast.ai自顶向下模式，可以更好地学习！
3stone_·2020-09-16 15:13

Machine Learning Yearning book draft - 读记（更新至Chapters 14）

首先，非常感谢AndrewNG贡献的新书，本书总共大概50多章，昨天收到了1-12章（1-2页/章，总共23页）的手稿，让各位读者一睹为快。
米亚_·2020-09-16 15:09

Machine Learning Yearning - note

AndrewNg的机器学习新书MachineLearningYearning的简单记录。
fightsong·2020-09-16 14:59

AndrewNG Deep learning课程笔记

神经网络基础Deeplearning就是深层神经网络神经网络的结构如下，这是两层神经网络，输入层一般不算在内，分别是hiddenlayer和outputlayerhiddenlayer中的一个神经元的结构如下，可以看出这里的神经元结构等同于一个逻辑回归单元，神经元都是由线性部分和非线性部分组成非线性部分，又称为激活函数，这里用的是sigmod，也可以用其他，比如relu或tanh为什么要用激活函数
weixin_34190136·2020-09-16 06:17

AndrewNG Deep learning课程笔记 - RNN

TheUnreasonableEffectivenessofRecurrentNeuralNetworks，http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/https://www.csdn.net/article/2015-08-28/2825569RNN基础rnn是的输入和输出都是序列，如图所以rnn可以认为是用于学习序列和序列之间的
weixin_34024034·2020-09-16 06:16

AndrewNG Deep learning课程笔记 - CNN

参考，AnIntuitiveExplanationofConvolutionalNeuralNetworkshttp://www.hackcv.com/index.php/archives/104/?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.ioCNN基础CNN网络主要用于computevision对于图片输入而言，是一种极高
weixin_33961829·2020-09-16 06:16

朴素贝叶斯.Laplace平滑.多项式事件模型

《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·2020-09-16 06:18

Andrew Ng 的 Deep Learning 教程翻译

AndrewNg教授写的教程确实比较易懂，深入浅出，有理论有例子，个人感觉会比纯理论的书看上去更舒服。
Bordery·2020-09-16 05:30

手把手搭建循环神经网络(RNN)

RNN–循环神经网络\quad\quad今天早上开始在AndrewNg老师的课程，course第五课第一周作业及一些书籍上学习了RNN的一些基本概念和工作原理，现利用闲暇时间将其记录起来，方便日后查阅相关的知识点
Jack_0601·2020-09-16 04:43

吴达恩机器学习python代码

“#吴达恩机器学习python代码1”作业代码原文章链接Coursera-ML-AndrewNg-Notes/code/ex1-linearregression/1.linear_regreesion_v1
black111111111111·2020-09-15 20:06

机器学习的经典教程

一、公开课AndrewNg教授的机器学习课程。多啰嗦几句AndrewNg，他虽然没出过啥书，但是他对这两年接触机器学习的人应该帮助最大了。
bingqilinghero·2020-09-15 17:35

判别学习方法与生成学习方法

判别学习方法与生成学习方法对这两个概念一直不清楚，看了AndrewNg的视频（第五集生成学习算法），记录如下目录判别学习方法与生成学习方法目录判别学习方法生成学习方法高斯判别分析的似然公式高斯判别分析的极大似然估计高斯判别分析的预测判别学习方法
爱生活爱Hannah·2020-09-15 06:18

Machine Learning - Solving the Problem of Overfitting: Regularization

Thisseriesofarticlesarethestudynotesof"MachineLearning",byProf.AndrewNg.,StanfordUniversity.Thisarticleisthenotesofweek3
iracer·2020-09-15 05:21
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