本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Gradient Descent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 直播回放: TI MSPM0应用详解：个人电子、楼宇自动化和医疗 国嵌Linux应用班 【探索发现】世界最圆的球-1千克纯硅原子的颠覆意义！ MWC2015世界移动通信大会最新动态【MWC 2015】 使用虚拟JTAG与FPGA通信并调测FPGA 嵌入式系统 MATLAB应用大全随书视频 Tektronix MDO4104 拆解 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 免费申请｜MPS 20V、19A、600kHz、宽输入同步升压变换器评估板 板子型号：EV3428A-L-00A（179.75/片）EV3428A-L-00A是一款用于演示MP3428A产品性能的评估板。MP3428A是一款600kHz高效率固定频率宽输入电压（VIN）范围的电流模式升压变换器。MP3428A提供可选内部或外部电流采样配置和出色的保护特性，适用于高集成度大功率应用。可通过典型的3.3V输入支持12V/2A负载。它内部集成了一个10m、24V功率MOSFET和一个同步栅极驱动器，可实现高效 EEWORLD社区 nRF24L01无线模块PCB图及调试程序 nRF24L01无线模块的PCB图及相关资料，mega16源程序已调试通过nRF24L01无线模块PCB图及调试程序好东西。。顶了。。这个芯片还是很便宜的适合很多应用正找的资料。谢谢了谢谢共享哈哈。。。很好很强大。。。我是个看贴回贴的人！好东西，谢谢分享。。。好东西，谢谢楼主分享好东西，谢谢分享。。。确实好东西，再次谢谢楼主分享。。这个东西很不错！看看了，肯定很好的东东！！！！看了还是不会啊，楼主可以帮帮我吗？我是用stc89c52rc控制的，电压是用三个in4 liumourong1988 实验板制作6F3胆牛耳机放大器 关注已久的电子管多用途板终于和大家见面了。本站将推出一系列洞洞板作品，已便大家交流。首先推出的一款作品是6F3胆牛耳放，这款作品大家看了一定很熟悉，他的电路和本站前期的PCL86电路完全相同，只是用管不同，电路元件参数稍有不同。由于在洞洞板上制作，所以做起来更方便。声音还是一样的好！输出牛采用了本站向FU33定制的MINI牛。胆管采用了容易找到，价格低廉，声音不输PCL86的6F3复合管实验板制作6F3胆牛耳机放大器 yuandayuan6999 android第一个以层次件为主要新内容的系统 看了，Android的介绍，在手机这个大的市场应用下，一个面向智能手机会开发的层次件，也以系统相称了。这与OS核的出现是如是之相似。大量应用下，出在OS层，以解决真接的机器编程。但以前的图形中间件，如QT，opengL之类的都不能以系统相称，但android能，随然它的低层跑的是LINUX。但这是个发展方式，就如开始的windows以DOS为核心一样。智能操作系统的路线图已渐出原型了。但JAVA非面向算法的的程序是非适合这一应用前程呢。现在JAVA在面向图形界面与网络是有很大的优势啊。andr qushaobo 最近几天进度怎么样了？ 最好制定个大概的进度时间表，每步跟踪执行效果，大家也比较了解项目的具体进度，现在这样遥遥无期会影响大家的积极性的最近几天进度怎么样了？这个不可能的，大家都是用业余时间弄，谁也不能保证。 fengzhang2002 Kicad 原理图设置 Kicad原理图设置Kicad原理图设置可以设置一些电气规则，原理图格式，NetClasses等。Kicad的原理图设置在左上角如图1所示图1:Kicad原理图设置Netclasses设置图2:NetClasses设置图2-1添加NetClasses，图2-2添加NetClasses的成员需要手动添加网络名称，还不太智能。图2-1设置整个NetClasses在网络上的属性，如我设置的是显示线宽为12mil，颜色为红色，线型为连续直线，效果如图3所示。 xutong 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
