课时1：Welcome 课时2：What is Machine Learning 课时3：Supervised Learning 课时4：Unsupervised Learning 课时5：Model Representation 课时6：Cost Function 课时7：Cost Function - Intuition I 课时8：Cost Function - Intuition II 课时9：Gradient Descent 课时10：Gradient Descent Intuition 课时11：Gradient Descent For Linear Regression 课时12：What-'s Next 课时13：Matrices and Vectors 课时14：Addition and Scalar Multiplication 课时15：Matrix Vector Multiplication 课时16：Matrix Matrix Multiplication 课时17：Matrix Multiplication Properties 课时18：Inverse and Transpose 课时19：Multiple Features 课时20：Gradient Descent for Multiple Variables 课时21：Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling 课时22：Gradient Descent in Practice II - Learning Rate 课时23：Features and Polynomial Regression 课时24：Normal Equation 课时25：Normal Equation Noninvertibility (Optional) 课时26：Basic Operations 课时27：Moving Data Around 课时28：Computing on Data 课时29：Plotting Data 课时30：Control Statements- for, while, if statements 课时31：Vectorization 课时32：Working on and Submitting Programming Exercises 课时33：Classification 课时34：Hypothesis Representation 课时35：Decision Boundary 课时36：Cost Function 课时37：Simplified Cost Function and Gradient Descent 课时38：Advanced Optimization 课时39：Multiclass Classification- One-vs-all 课时40：The Problem of Overfitting 课时41：Cost Function 课时42：Regularized Linear Regression 课时43：Regularized Logistic Regression 课时44：Non-linear Hypotheses 课时45：Neurons and the Brain 课时46：Model Representation I 课时47：Model Representation II 课时48：Examples and Intuitions I 课时49：Examples and Intuitions II 课时50：Multiclass Classification 课时51：Cost Function 课时52：Backpropagation Algorithm 课时53：Backpropagation Intuition 课时54：Implementation Note- Unrolling Parameters 课时55：Gradient Checking 课时56：Random Initialization 课时57：Putting It Together 课时58：Autonomous Driving 课时59：Deciding What to Try Next 课时60：Evaluating a Hypothesis 课时61：Model Selection and Train-Validation-Test Sets 课时62：Diagnosing Bias vs. Variance 课时63：Regularization and Bias-Variance 课时64：Learning Curves 课时65：Deciding What to Do Next Revisited 课时66：Prioritizing What to Work On 课时67：Error Analysis 课时68：Error Metrics for Skewed Classes 课时69：Trading Off Precision and Recall 课时70：Data For Machine Learning 课时71：Optimization Objective 课时72：Large Margin Intuition 课时73：Mathematics Behind Large Margin Classification (Optional) 课时74：Kernels I 课时75：Kernels II 课时76：Using An SVM 课时77：Unsupervised Learning- Introduction 课时78：K-Means Algorithm 课时79：Optimization Objective 课时80：Random Initialization 课时81：Choosing the Number of Clusters 课时82：Motivation I- Data Compression 课时83：Motivation II- Visualization 课时84：Principal Component Analysis Problem Formulation 课时85：Principal Component Analysis Algorithm 课时86：Choosing the Number of Principal Components 课时87：Reconstruction from Compressed Representation 课时88：Advice for Applying PCA 课时89：Problem Motivation 课时90：Gaussian Distribution 课时91：Algorithm 课时92：Developing and Evaluating an Anomaly Detection System 课时93：Anomaly Detection vs. Supervised Learning 课时94：Choosing What Features to Use 课时95：Multivariate Gaussian Distribution (Optional) 课时96：Anomaly Detection using the Multivariate Gaussian Distribution (Optional) 课时97：Problem Formulation 课时98：Content Based Recommendations 课时99：Collaborative Filtering 课时100：Collaborative Filtering Algorithm 课时101：Vectorization- Low Rank Matrix Factorization 课时102：Implementational Detail- Mean Normalization 课时103：Learning With Large Datasets 课时104：Stochastic Gradient Descent 课时105：Mini-Batch Gradient Descent 课时106：Stochastic Gradient Descent Convergence 课时107：Online Learning 课时108：Map Reduce and Data Parallelism 课时109：Problem Description and Pipeline 课时110：Sliding Windows 课时111：Getting Lots of Data and Artificial Data 课时112：Ceiling Analysis- What Part of the Pipeline to Work on Next 课时113：Summary and Thank You 课程介绍共计113课时，19小时28分58秒 机器学习 吴恩达 此课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘与统计模式识别的知识。主题包括：(i) 监督学习（参数/非参数算法、支持向量机、内核、神经网络）。(ii) 非监督学习（聚类、降维、推荐系统、深度学习）。(iii) 机器学习的优秀案例（偏差/方差理论；机器学习和人工智能的创新过程）课程将拮取案例研究与应用，学习如何将学习算法应用到智能机器人（观感，控制）、文字理解（网页搜索，防垃圾邮件）、计算机视觉、医学信息学、音频、数据挖掘及其他领域上。 上传者：老白菜 猜你喜欢 如何使用XILINX方案提高马达控制驱动性能 低功率RF混频器增强了接收器性能 Atmel|SMART 基于Cortex M0+核的MCU 直播回放 : ADI 基于 ADPD188BI 的烟雾探测器集成解决方案 直播回放: Keysight 应对未来高速算力芯片的设计与测试挑战 Atmel SAM D21 PTC噪声抑制的功能(三) 树莓派视频-蓝宙电子 WEBENCH Visualizer设计工具 热门下载 水木清华DSP技术精华 dsp学习不可或缺的资料 基于STC89C52单片机智能小车设计_陈飞鹏 MAX15458 关联分类算法采用贪心算法发现高质量分类规则 AVR单片机的天然气发动机电控系统设计 时序约束整理 这种数学模型的使用能使旅游学更具学科性 通信电子电路基础 IBM笔记本机型与所用屏幕品牌、型号对照表 振荡电路的设计与应用-稻叶-293页-20.3M.pdf 热门帖子 学习ARM体系结构的意义--武汉华嵌李磊老师 时常有些同学会问，在嵌入式开发中用得最多的是什么？我答，是C语言。那么最复杂的是什么？是嵌入式操作系统。只有Bootloader主要用到体系结构的知识吗？嗯，那当然。写Bootloader似乎也太麻烦了点，这要怎么开始啊？没有人要求你从车轮开始造的，提供开发板的厂商必然会附送一个具备基本功能的Bootloader的，你就分析它，按自己的意愿修改它，然后就可得到自己的Bootloader了。那岂不是学习体系结构没有多大用了？换个视角来看。数学贵为科学的皇后，自打背上书包起，各类 武汉linux 【DIY手机】南华痞子/文，战舰开发板 硬件几乎全用战舰开发板，STM32F103，刚才在那边也看到有人做手机啊，MP4啊，看的自己也有点手痒，可是这周马上要期末考了，还有几个开关电源的课设要交，所以时间上要推迟一下，我计划在6月底7月初做出来，GPS模块只是初步了解过还没买，也有点想自己做（但是貌似自己做更贵），会移植ucos+ucgui，也是刚开始玩gui，上周才画出一个表盘做了个万年历，可是现在实在没空玩这些了，学渣一到期末真伤不起！！有兴趣的同学们大家出来讨论讨论吧！【DIY手机】南华痞子/文，战舰开发板抽空就下手一起 南华痞子/文 ST AMG SensorTile开发大赛评选细则 点击了解大赛STAMGSensorTile开发大赛评选细则发布日期：2016年12月基本要求原创性：作品必须在STMEMSBBS原创首发，否则不予评选。真实性：让评委看出此设计确实使用了SensorTile，否则不予评选。评分形式（满分100分）专家评委评分标准（80分）设计文档完整性（15分）：•设计名称（必写，不计分）•实现的功能（ EEWORLD社区 关于复位的一些疑惑 为什么两个要求的时间不一样一个是4ms一个是20us关于复位的一些疑惑imgsrc=http://bbs.eeworld.com.cn/upfiles/img/20092/2009226113117962.jpgonload=thumbImg(this)alt=/如图另外图中写的是“最小20us”。有什么问题吗？但是表中最小是1ms1楼和2楼贴出的 ylwhut111 求购：英倍特的STM103V100开发板学习套件 有不想玩了的兄弟，出一块给我吧！求购：英倍特的STM103V100开发板学习套件老狼何不直接打电话找英蓓特联系购买？他说只提供给研讨会的，我估计直接打电话找英蓓特，价格就要飞天了！我问过小野狼飞空价要不要聽說有不帶ulink-me的英蓓特MCBSTM32板,250RMBhttp://bbs.realview.com.cn/dispbbs.as rubyangel proteus 中仿真 i2c_lcd1602 （micropython） 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