本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Cost Function - Intuition II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 [高精度实验室] 运算放大器 : 4 功率与温度 直播回放: 如何在几分钟之内完成高效可靠的 USB PD 电源设计 - PI Expert™ 分步教程 嵌入式Linux网络设备驱动开发 Microchip PIC18 Explorer开发板 面向 RF 应用的低相位噪声频率合成器 基于灵动MM32W0系列MCU的指夹血氧仪控制及OTA升级应用方案分享 了解你的栅极驱动器 深入理解无刷直流电机 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 waveout系列函数如何播放连续的PCM片段 有一个库，它把一个句话的PCM数据分多次通过回调函数传给我；我把PCM数据存成文件再播放，是可以的；我想实时播放，试了下在回调函数中去播PCM片段，只听到“咔咔”的不连续的声音。附上播放PCM片段的函数PlayPCM:UINTPlayPCM(void*pcmdata,intnLen){HWAVEOUThwo;WAVEHDRwhdr;MMRESULTmmres;HANDLEhDoneEvent=CreateEvent(NULL, sealove518 vc6.0到evc的移植的问题 我们前一段时间花了大力气在VC6.0上做了个程序,现在要把它移植到EVC下面.对话框等控件应该没有什么问题了,但是出现了下面的问题pMyCtrlCard=newCMyCtrlcard;//这一行没有问题.//打开一个花型文件。pExtCntFile=newExtCNTFile(DEFAULT_CNTFILE);//这一行就出现问题了.出错的一行是打开一个ExtCNTFile类,它里面打开了6个文件,把文件里面的数据读到内存中.程序每次运行到这一句就卡在那里, wangshaolei8701 RISC-V处理器设计系列课程——CPU基础知识 主要为大家介绍一下CPU相关的基础知识，从CPU发展的角度来看RISC-V的诞生缘由RISC-V处理器设计系列课程——CPU基础知识 火辣西米秀 请问，CS+ for CACX 开发环境，现在免费使用吗 请问，CS+forCACX开发环境，现在免费使用吗请问，CS+forCACX开发环境，现在免费使用吗 不太懂查了一下好像免费 就是要不要pojie，不pojie会不会有限制？？免费 请问，cs+不同版本可以兼容吗？如果有低版本了，安装新版本，低版本会不会直接覆盖？ 我看官网说不是免费的，有代码大小限制的。而且有时间限制 wdliming 求助：运行特定的APP，WINCE5.0 系统变慢 在WINCE5.0上，运行我的APP，系统运行变慢；关闭APP后，系统依然很慢。我一般用EVC4.0里的PeformanceMonitor监控内存及CPU的使用率，可是当系统变慢时，PeformanceMonitor立即与开发平台断开连接了。而且，这种变慢的现象是随机出现的，复现起来很困难。请大侠帮我分析一下原因。我的邮箱是：angelgy880505@163.com期待大侠的指导。我在论坛里看到wangjunaza前辈发的帖子《系统运行某个特定的应用程 angelgy880505 proteus 仿真 ws2812 效果 试了一下，仿真ws2812（neopixel）效果也不错。proteus仿真ws2812效果这个确实看起来挺不错的，另外这个有详细的介绍和资料吗？ 先创建一个空项目，firmware中选择使用micropython，程序和正常一样方式编写。后面单独发一贴详细说明。 软件帖子还在审核，稍等一会在看看rpipico仿真pwm 自带的TFT例程proteus现在仿真器件都这么多啦？ dcexpert 网友正在看 模拟电子技术基础41 汇编LED驱动实验-驱动编写 原理图工具栏图标不显示了，怎么调出来？ Qt信号槽介绍 5元钱简易防偷拍神器，快来动手做一个吧 MATLAB Arduino（18）:在MATLAB中使用fill() -缩放和平移二维动画 嵌入式软硬件裁剪原则 Linux驱动开发—中断程序编写与测试
