Coursera助学金第27页

2.17 Jupyter/ipython 笔记本的快速指南-深度学习-Stanford吴恩达教授

但在那之前，让我快速地给你介绍一下在Coursera上的iPythonNotebooks工具。这就是JupyteriPyth

Jichao Zhao·2020-08-03 07:51

5.5 SVM补充-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授

SVM补充决策边界Coursera上ML的课程对SVM介绍有限，参看了周志华教授的《机器学习》一书后，补充了当中对于SVM的介绍。

Jichao Zhao·2020-08-03 07:51

编程中遇到的优秀网站收藏

2.CourseraCoursera成立于2012年，如今已经成长为一个主要以营利为目的的技术教育公司，现提

weixin_30655219·2020-08-03 06:16

学习资料汇总区--不断更新

机器学习部分：1.机器学习的入门，从coursera上吴恩达老师的machinelearning开始：https://class.coursera.org/ml/class/index2.一个很好的Stanford

weixin_30268071·2020-08-03 06:21

coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第7周笔记-支持向量机SVM

coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第7周笔记-支持向量机SVMcoursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第7周笔记-支持向量机SVM1大间距分类器largemarginclassifier1

最小森林·2020-08-03 05:40

《机器学习》课程心得(1)

天submit了Coursera上Machinelearning课程的最后一个programmingexercise，呼一口气，顿时觉得整整两个月的努力一下子变得云淡风轻了。

tyt2222008·2020-08-03 05:48

Coursera 机器学习（by Andrew Ng）课程学习笔记 Week 7——支持向量机

此系列为Coursera网站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-learning参考资料：http://blog.csdn.net

StarCoo·2020-08-03 04:21

ex5 Coursera Machine-Learning exercise5 课后题答案 jupyter/python 版本 Andrew ng 吴恩达

吴恩达Machine-Learning课后练习jupyter版本答案exercise5（系列持续更新）答案链接：exercise5https://github.com/NealChalmers/Stanford-CS229-ML-AndrewNg/tree/master/Exercise5谢谢你的starIntroduction¶Inthisexercise,youwillimplementreg

NealChalmers·2020-08-03 03:33

ex4 Coursera Machine-Learning exercise4 课后题答案 jupyter/python 版本 Andrew ng 吴恩达

吴恩达Machine-Learning课后练习jupyter版本答案exercise4（系列持续更新）答案链接：exercise4https://github.com/NealChalmers/Stanford-CS229-ML-AndrewNg/tree/master/Exercise4谢谢你的starIntroductionInthisexercise,youwillimplementtheb

NealChalmers·2020-08-03 03:02

Coursera Machine-Learning exercise1 官方课后习题 jupyter/python 版本 Andrew ng 吴恩达

MachineLearning课程的官方版本课后习题，如需答案可参考本博客其余文章Pythonassignmentsforthemachinelearningclassbyandrewngoncourserawithcompletesubmissionforgradingcapabilityandre-writteninstructions.https

NealChalmers·2020-08-03 03:02

Python学习笔记(4)Drawing on Canvas

下面的笔记内容来自coursera上的Python公开课。

feliciafay·2020-08-02 23:44

吴恩达《Machine Learning》Jupyter Notebook 版笔记发布！图解、公式、习题都有了

这门课是发布在Coursera上的，很多读者容易把它与吴恩达的另一门课CS229混淆。其实，今天讲的Coursera上的《MachineLearning》更加简单。

Pysamlam·2020-08-02 20:09

Coursera课程Python for everyone：Quiz: Many-to-Many Relationships and Python

Many-to-ManyRelationshipsandPython9试题WeaddatablewithtwoforeignkeysWeadd10foreignkeystoeachtablewithnameslikeartict_id_1,artist_id2,etc.WeusetheARRAYcolumntypeinbothofthetablesWeuseaBLOBcolumninbothtab

GarfieldEr007·2020-08-02 15:30

Coursera | Using python to access web data quiz6

第一次1.第1个问题WhoiscreditedwiththeRESTapproachtowebservices?BjarneStroustrupRoyFieldingLeonardKlienrockDaphneKollerVintCerf1分答案：RoyFielding2.第2个问题WhatPythonlibrarydoyouhavetoimporttoparseandhandleJSON?Ele

我是蓝银草·2020-08-02 15:57

吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (4-4) 神经风格转换--编程作业

吴恩达Coursera深度学习课程deeplearning.ai(4-4)神经风格转换–编程作业注：由于这个作业目前未找到完整的中文版的，所以楼主综合了几篇不完整的，自己完整运行了一遍（python3.5.4

nanami_酱_·2020-08-02 13:56

[土狗之路]coursera上C语言进阶第二周作业

摸爬滚打的，总算把第一门课弄完了，赶紧开工第二门。第一题：编程题＃1：寻找下标注意：总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述已知一个整数数组x[],其中的元素彼此都不相同。找出给定的数组中是否有一个元素满足x[i]=i的关系，数组下标从0开始。举例而言，如果x[]={-2,-1,7,3,0,8},则x[3]=3,因此3就是答案。输入第一行包含一个整数n(0第二行包含n个整数，依次表示数

panda711·2020-08-01 13:03

大龄程序员的人工智能学习之路[2]

题图：由SasinTipchai在Pixabay上发布吴恩达的《MachineLearning》在线课程就不用我赘述了，有两个学习途径：上Coursera在线教学网站学习，优点是每个章节学习之后可以在线答题

云水木石·2020-08-01 13:05

可用的coursera hosts IP - 5月更新

流畅+2倍速不是太卡，哈哈哈（暂时只能这样了）打开路径C:\Windows\System32\drivers\etc,用管理员模式打开hosts文件加上以下的IP地址#2018.5.20updated#courserahosts54.230.137.161d3c33hcgiwev3

LeeMin_Z·2020-08-01 13:55

Coursera_机器学习_week11_笔记

光学字符识别photoopticalcharacterrecognition（PhotoOCR）PhotoOCR的machinelearningpipeline包含以下componenttextdetectioncharactersegmentationcharacterrecognition在设计好pipeline以后，就可以对每个模块进行人员分配slidingwindows滑动窗口用来进行te

cutie吖·2020-08-01 12:05

学习的十大好习惯和坏习惯

学习的十大好习惯和坏习惯，百度首发LearningHowtoLearn:Powerfulmentaltoolstohelpyoumastertoughsubjects是UCSB在Coursera上开放的一门热门公开课

董老师·2020-08-01 12:44

2018-12-27晨间日记

普通起床：早上五点就寝：晚上十点十五天气：阴心情：一般纪念日：无任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：1.学习Coursera2.研究reach的phonologicalawareness3.看2018

yesifeng·2020-08-01 11:46

Coursera | Andrew Ng (02-week3-3.10)—深度学习框架

-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处：ZJ微信公众

ZJ_Improve·2020-08-01 10:14

Coursera | Andrew Ng (01-week-4-4.1)—深层神经网络

-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处：ZJ微信公众

ZJ_Improve·2020-08-01 10:14

Coursera 机器学习（by Andrew Ng）课程学习笔记 Week 6（二）——误差分析与数据集偏斜处理

此系列为Coursera网站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-learning参考资料：http://blog.csdn.net

StarCoo·2020-08-01 09:43

没拿到钱

大学每年都会有奖学金，助学金的评定。我呢，还没有拿过一次，说起来真是惭愧。拿过的人呢，还想拿，毕竟这是钱呐，谁会跟钱过不去呢？没拿过的人，那也想拿，就像我。

者行孙·2020-08-01 08:53

Coursera机器学习课程笔记(3) Logistic Regression

逻辑回归(LogisticRegression)分类问题在分类问题中，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）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈等等。我们从二元的分类问题开始讨论。我们将因变量(dependantvariable)可能属于的两个类分别称为负向类（negativeclass）和正向类（positiveclass），则因变量其中

yew1eb·2020-08-01 08:36

Coursera机器学习课程笔记(5) Neural Networks Representation

为什么引入神经网络？——Nonlinearhypothesis我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即当特征太多时，计算的负荷会非常大。下面是一个例子：当我们使用x1,x2的多次项式进行预测时，我们可以应用的很好。之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。假设我们有非常多的特征，例如大于100个变量，我们希望用这100个特征来构建一个非线性的多项

yew1eb·2020-08-01 08:32

Coursera机器学习课程笔记(4) Regularization

过拟合问题如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集（代价函数可能几乎为0），但是可能会不能推广到新的数据。分类问题中也存在这样的问题：就以多项式理解，x的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差。问题是，如果我们发现了过拟合问题，应该如何处理？代价函数我们可以从之前的事例中看出，正是那些高次项导致了过拟合的产生，所以如果我们能让这些高次项的系数接近于0的话

yew1eb·2020-08-01 08:32

Coursera机器学习课程笔记(1) Supervised Learning and Unsupervised Learning

最近跟完了AndrewNg的MachineLearning前三周的课，主要讲解了机器学习中的线性回归（LinearRegression）和逻辑回归（LogisticRegression）模型。在这里做一下记录。另外推荐一本统计学习的书，《统计学习方法》李航，书短小精悍，才200多页，但是内容基本上覆盖了机器学习中的理论基础。笔记主要了解一下监督学习和无监督学习机器学习：是关于计算机基于数据构建概率

yew1eb·2020-08-01 08:31

Coursera机器学习课程笔记(2) Linear Regression

线性回归（LinearRegression）在监督学习中，我们需要找到一个最佳的预测函数h(x)，比如我们可以选取特征向量的线性组合函数，即可以把h(x)定义为：机器学习里面一般默认变量为列向量，因此这里是参数向量\theta的转置矩阵。同时我们还加上了“feature0”即x_0=1以便方便表示成为向量乘积的形式。为了寻找最优的参数\theta,我们可以最小化lossfunction即costf

yew1eb·2020-08-01 08:31

【学习笔记1】线性回归

这一系列是Coursera课程MachineLearning（吴恩达）的学习笔记。学习旨在了解机器学习的基本原理，掌握基本方法，并争取能结合实际进行一些应用。

xkbb3144·2020-08-01 07:04

[08.专题]Bioinformatics Specialization

课程地址FindingHiddenMessagesinDNA(BioinformaticsI)https://www.coursera.org/learn/dna-analysis/home/welcomeGenomeSequencing

43daf5f8181f·2020-08-01 04:20

贫穷就像犯罪，令我脸膛发烧难以启齿

02.从初中开始，我就是那个接受国家贫穷助学金补助的学生。每次老师说，想领补助金的同学自己写一份家庭情况，我就会觉得全班同学的眼神都在注视着我，这让我感觉很

宋一二·2020-08-01 04:59

MOOC网址

橙子的小字屋·2020-08-01 01:21

斯坦福大学自然语言处理第五课“拼写纠错（Spelling Correction）”

一、课程介绍斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程，由NLP领域大牛DanJurafsky和ChirsManning教授授课：https://class.coursera.org

overstack·2020-07-31 20:34

硅谷最干货大会之一AI Frontiers 详解全球投资热区和5大应用趋势

前百度首席人工智能科学家、Coursera和deeplearing.ai的创始人吴恩达，以及来自Google、Amazon、Facebook、

机器之心V·2020-07-31 15:32

引言

这个文集是Coursera上吴恩达教授授课的《机器学习》课程的课程笔记与总结，下面是课程的链接:吴恩达教授机器学习课程机器学习算法类别：有监督学习：从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，

Adialovetrance·2020-07-31 14:05

Hinton先生的讲课真的很生动

课程：https://www.coursera.org/learn/neural-networks/lecture/Hxnaz/why-do-we-need-machine-learning-13-min

alucardzhou·2020-07-31 13:41

CFA啦啦啦

手机上下载了Coursera上Wharton商学院的会计课，在地铁上看。说起来，那位教授特别好玩，不停地插科打诨。我想再系统地听一遍他的课，好好整理一下知识点，还有他的笑话，哈哈哈。上学时怎么没碰上

徐霞客Melody·2020-07-31 11:15

Coursera.Algorithms.Part.I.Week.1.Percolation

Percolation.java/*******************************************************************************Compilation:javac-algs4Percolation.java*Execution:java-algs4PercolationgridLength)thrownewIndexOutOfBoun

xiewen99·2020-07-31 11:32

Coursera Algorithms Percolation解题记录

简述第一周作业：https://www.coursera.org/learn/algorithms-part1/programming/Lhp5z/percolation首先按照指导安装algs4，之后自动下载的

亦游·2020-07-31 10:06

Coursera Algorithms Programming Assignment 1: Percolation

题目来源http://coursera.cs.princeton.edu/algs4/assignments/percolation.html作业分为两部分：建立模型和仿真实验。

eva-kiki·2020-07-31 00:02

Percolation System

小记：此为普林斯顿大学在Coursera上开的算法课的第一周编程作业，主要是用Union-Find（并查集）来仿真渗透系统（PercolationSystem）主要内容是写两个class：第一个class

FadingBeef·2020-07-30 22:09

《面向对象程序设计》第二次作业（二）

自学课程：《c++primerplus》选择理由：放弃视频教程的原因：一开始在网上找了很多视频教程，包括慕课网上的远征计划列表、网易云课堂翁恺老师的C++面向对象程序设计、Coursera上的C++入门

weixin_30888707·2020-07-30 21:56

前端每周清单第 28 期：JS 运行原理与优化，高性能 CSS 引擎，Coursera GraphQL 实践...

前端每周清单专注前端领域内容，以对外文资料的搜集为主，帮助开发者了解一周前端热点；分为新闻热点、开发教程、工程实践、深度阅读、开源项目、巅峰人生等栏目。欢迎关注【前端之巅】微信公众号（ID：frontshow），及时获取前端每周清单。新闻热点国内国外，前端最新动态Ayo.js:Node.js内部的又一次分裂：Node.js正逐步成为主流的服务端语言之一，其驱动着Microsoft等许多公司的业务流

weixin_33963594·2020-07-30 20:28

【公开课】国内外公开课网址

国际：1、http://www.udacity.com/；2、https://www.edx.org/；3、https://www.coursera.org/；https://zh.coursera.org

飘香一剑·2020-07-30 20:47

北京大学：C++程序设计课堂笔记

介绍北京大学程序设计与算法系列之C++程序设计，视频：Coursera、哔哩哔哩。说明本课堂笔记目的是方便自己和大家复习以及查阅使用，所以课件内容偏多，请见谅。如有修改意见，欢迎大家提出。

努力努力在努力丶·2020-07-30 20:30

高级特征工程I

Meanencodings以下是Coursera上的HowtoWinaDataScienceCompetition:LearnfromTopKagglers课程笔记。

aiji4095·2020-07-30 19:05

coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-初识机器学习

第1周[TOC]引言(Introduction)1.1欢迎参考视频:1-1-Welcome(7min).mkv第一个视频主要讲了什么是机器学习，机器学习能做些什么事情。机器学习是目前信息技术中最激动人心的方向之一。在这门课中，你将学习到这门技术的前沿，并可以自己实现学习机器学习的算法。你或许每天都在不知不觉中使用了机器学习的算法每次，你打开谷歌、必应搜索到你需要的内容，正是因为他们有良好的学习算法

w3071206219·2020-07-30 17:25

【网页开发学习】Coursera课程《面向 Web 开发者的 HTML、CSS 与 Javascript》Week1课堂笔记...

Coursera课程《面向Web开发者的HTML、CSS与Javascript》JohnsHopkinsUniversityYaakovChaikinWeek1IntroductiontoHTML5对于网页来说

bill_live·2020-07-30 10:44

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