本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Cost Function - Intuition I继续观看 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 灵活混合信号处理技术演示 Silicon Labs Lua脚本语言在大批量自动测试中的应用 Qt SDK介绍 TI 智能门锁解决方案 嵌入式linux Framebuffer驱动开发 零基础学习c语言 红色飓风FPGA普及行动 世健的ADI之路主题游第四站：能源站 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 便携设备的供电问题如何解决 最近要做一块板，大小4*4，但是在电源问题上卡住了，cr1220的纽扣电池可以用，但是不能充电。请问各位有什么电源方案推荐吗？最好体积小，可充电。各种手环上不知用的什么电源方案，有清楚的朋友吗？便携设备的供电问题如何解决LIR1220是可以充电的。也可以用小体积的聚合物锂电池。本帖最后由LeoMe于2015-4-1508:52编辑 maxell有可充的2032锂电，只不过充电速度很慢，好像只有1ma也有2032大小的超级电容4*4的话，锂电能做到300mah了吧这个空 jiangsubwz 树莓派官方手册2023 探索树莓派的真正潜力与新的，官方手册2023年。超过200页的惊人的项目，有趣的教程，实用指南，和明确的评论，它有一切你需要掌握树莓派！官方树莓派内部手册2023 QuickStartguidetosettingupyourRaspberryPicomputer设置RaspberryPi电脑的快速入门指南 MakestuffwithRaspberryPiPicoW用picoW做东西 Incredibleprojectsbuiltby dcexpert MPU6050陀螺仪数据抖动问题 最近在慢慢的搞四轴，但是不是太顺利，前段调24l01没法接收，估计硬件有问题买了模块来替换，现在又出状况了一波还未平息一波又来侵袭茫茫人海狂风暴雨一波还来不及一波早就过去一生一世如梦初醒好吧，不感慨了在四轴的的板上运行，静止时X轴陀螺仪数据抖动非常厉害，z轴有小抖动，y轴数据平稳改用开发板+模块的话同样的代码，3轴数陀螺仪据都能正常接收而且非常平稳， #includeHAR_I2C.h #includeMPU60 曾经in 谁能详解一下G2系列的Device Erratasheet中的问题？ 谁能详解一下G2系列的DeviceErratasheet中的问题？好多都是G2系列共有的，英文的，英文差的不太看得利索清楚，哪位大侠能不能结合例子详解一下？谁能详解一下G2系列的DeviceErratasheet中的问题？是芯片的隐性问题，或者说就是bug，有时钟、CPU、EEM、定时器、USCI...BCL12✓CPU4✓EEM20✓SYS15✓TA12✓TA16✓TAB22 wangfuchong 电源构建中布局的注意事项 电源构建中布局的注意事项电源构建中布局的注意事项谢谢楼主分享，好多看不懂，得慢慢消化喽 qwqwqw2088 拿到了论坛第一块STM32C0开发板 忙活了几天，拿到STM32C0开发板三天了，才有空学习一下。开发板型号：NUCLEO-C031C6芯片型号：STM32C031C6T6USTM32F103C8T6首先看下包装，标准ST官方包装来张布线图，整个布线简洁明了，没有一点多余的走线，这布线绝对大师级别，是我学习膜拜的对象：再来张实物图正反面对比：通电后，用了做了个简单的LED点亮测试voiddelayms(unsigned wenwang 网友正在看 Altium Designer—制作封装元件 图像色彩空间（Bayer） BC20模组原理图绘制-串口通信部分 Geomerics Enlighten实时全局照明SDK 触控USB鼠标实验(M3) 明德扬的FPGA设计模板 matlab基本操作函数cylinder C2000DesignDRIVE 位置管理器
