本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： What-'s Next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 具有 DS90UB960 解串器集线器和 TDA SoC 的多摄像头系统: 系列培训 手把手教无传感器的InstaSPIN-FOC电机控制技术1 (A) 半导体制造技术 SPC5 Studio介绍 云龙51单片机视频教程 FPGA设计思想与验证方法视频教程（小梅哥主讲） 嵌入式Linux性能监控和调优 如何在步进电机中运用集成式的电流感应器 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 全志V5测评——by IC爬虫 @IC爬虫全志V5资料---lindeniV5开发板全志V5-搭建ftp环境---lindeniV5开发板全志V5helloworld例程（测试你整个搭建的开发环境）---lindeniV5开发板全志V5测评——byIC爬虫 okhxyyo F5529的LaunchPad目测不会出了，趁现在有团购机会赶紧上现在的5529开发板 曾经在TI的扩展板指导主页中出现过5529的计划，如下图我今天又去看了，这个计划已经没有了所以大家还是赶紧入手现在的Seed-EXp430F5529，现在还有团购机会http://bbs.eeworld.com.cn/thread-367400-1-1.htmlF5529的LaunchPad目测不会出了，趁现在有团购机会赶紧上现在的5529开发板 wstt 出一块 SINA31S 开发板 6600芯币或等值 E金币 板子没什么毛病，这是上次我发的，盒子有些坏了，板子没问题，原价转让，只支持芯币与E金币，不收现金。包邮。特别提示：1.不提供任何技术支持；2.除了几个老铁外，不欠款，不打白条；3.可换可送，限几位老铁；4.限论坛注册一年以后老友购买；5.本贴自发布起到2019年2月21日中午12：00.可议价，可抬价。6.优先级别价高者老铁6600芯币等值E金币低值议价白送。 strong161 参量放大器（parametric amplifier），谁在关心它？ 这是唯一一种没有任何附加噪声（理论上）的放大器，过去曾在卫星接收等高频弱信号放大上发挥了巨大作用。然而，不管是google还是百度搜了一下，关于这方面的文章很少，特别是汉语几乎没有。谁了解过它呢？参量放大器（parametricamplifier），谁在关心它？ dontium HTU21准确度问题 这个温湿度传感器有人用过吗？最近对比发现准确度，一致性（多个产品的同时测量值是叫一致性吧？）有问题，请教原因一致性较差，最大时2摄氏度准确性是和酒精温度计和热敏电阻对比的，热敏电阻和酒精温度计测量值相近，HTU21和酒精温度计在某些温度段误差较大请教出现这种问题可能的原因是和焊接工艺有关吗？有多大关系？HTU21准确度问题精量电子只和代理接触过没使用过他家的产品当时也是为了这款传感器选型HTU21D的性能看起来和SHT21差不多SHT21我用过，很不错根据我对精量电子的了 lidonglei1 MSP430g2553串口程序 下面是一个MSP430g2553串口程序，但是只能实现单片机发功能不能实现接受功能，还请高手指点给个给个可以发和接的程序不胜感激啊！！#includemsp430G2553.h#includestdio.hinta,i;voidInit_uart0(){UCA0CTL1|=UCSWRST;UCA0CTL0&=~UC7BIT;//字符长度为8UCA0CTL1|=UCSSEL_2;//选择系统时钟UCA0BR0=0x6D;//波特率为9600U 刘安126 网友正在看 the-future-of-intelligent-applications 英特尔FPGA深度学习加速套件介绍 异步电动机矢量控制思想 U-Boot移植 电源设计小贴士14：SEPIC 转换器提供高效偏置电源 PSpice扫描参数 3 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