本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Gradient Descent For Linear Regression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 英特尔封装Ｃｏ－ＥＭＩＢ 意法半导体近距离传感器技术 玩转 Arduino ——周边模块—传感器部件（2） 是德两分钟导师系列课程第二季 直播回放: Microchip安全系列25 - 通过TrustFlex安全元件和您自己的认证授权CA实现AWS IoT的安全身份验证 计算机科学及编程导论 CC1310通信距离测试 RF系统设计的选择和解决方案 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 推荐好用得 Linux 最过从朋友那里得到了一个非常好用的LINUX----AndLinux其与UbuntuLinux是一个系列,其最大的优点是:可以像普通软件一样,在Windows下安装,且所有的Linux软件都可以安装使用.具体请看http://baike.baidu.com/view/1424468.htm推荐好用得Linux licaiquan77 上网iesimple提问 我在网上看到有人写CE的浏览器程序时，他的代码为：externCDWORD__stdcallSetProcPermissions(DWORD);externCDWORD__stdcallGetCurrentPermissions();CWnd*pWnd=NULL;HWNDhWnd;hWnd=::FindWindow(NULL,_T(\\\\HardDisk\\\\HiServer\\\\index.html));if(!hWnd){AfxM absq PCB工艺PK：喷锡VS镀金VS沉金 今天就和大家讲讲pcb线路板沉金和镀金的区别，沉金板与镀金板是PCB电路板经常使用的工艺，许多客户都无法正确区分两者的不同，甚至有一些客户认为两者不存在差别，这是非常错误的观点，必须及时更正。那么这两种“金板”究竟对电路板会造成何等的影响呢？下面我就具体为大家讲解下，彻底帮大家帮概念搞清楚。什么是镀金呢，我们所说的整板镀金，一般指的是“电镀金”“电镀镍金板”“电解金”“电金”“电镍金板”，有软金和硬金的区分（一般硬金是用于金手指的），原理是将镍和金（俗称金盐）溶化于化学药水中，将线路板浸在电 ohahaha RF天线为什么不盖油 从网上买的nRF24L01的模块，有一个问题一直很纳闷，那就是为什么天线部分不盖油呢？如果盖油会有什么影响呢？还有图上这个天线是如何处理的？沉金吗？反正颜色和一般的焊盘是不一样的。RF天线为什么不盖油这是沉金工艺，用于防止氧化。之所以不覆盖阻焊剂，是为了可能进行的调整，调整需要焊接。这种设计不是必须的。谢谢！阻焊对天线的影响不大，不加阻焊看起来更好看一些。看到你的这个帖子，版主，不好意思之前给你处理的那个板子没有留意这些，惭愧。不过看了下资料：1.这种应该是沉金的工艺了， jishuaihu 坑爹的LPC11CXX..............发生芯片的一个BUG 片上CAN驱动所用的内存居然和中断向量表的内存映射冲突，蛋疼中。。。。。，强大的NXP，这个算不算是你的一个BUG啊。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。你想疼死我啊。。。。。片上CAN驱动所用的内存是10000050~100000B8,而LPC1100的中断向量表映射有三种：ROM，RAM和FLASH，因为要实现有bootloader功能的，开机时的bootloader用flash中断向量表，跳转到用户程序后要把新的中断向量表映射到RAM， qiuhaomiao 2024年11月 TIOBE 编程指数 Go语言正在TIOBE索引中崭露头角Go语言在TIOBE指数中的排名正在上升。在保持了一段时间的前十名之后，现在排名第7位，这是Go语言的历史最高排名。在前十名中，Go的独特之处在于Go程序运行速度快且易于部署，同时这种语言也容易学习。例如，Python容易学习但运行速度不快，而且由于依赖于环境中各种版本化的库，大型Python程序的部署较为脆弱。与Rust相比（另一个争夺高位的竞争者），Go的速度稍慢一些，但Go程序更容易理解。Go在TIOBE指数中的下一个挑战是排名第6的JavaScr dcexpert 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
