本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Multiple Features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 据说是世界上第一款可卷曲硬体无线便携键盘 解读64位ARMv8架构：Cortex-A53 处理器 东芝在线展会2016 Alf-Egil Bogen 介绍单周期指令集 Imagination公司的PowerVR SDK工具系列教程 编程方法 C51 单片机开发实战——智能循迹小车 平衡小车与电机PID系列视频教程 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 拆解维修神器！！！罗德与施瓦茨频谱仪（FSEA-30） 前段时间本人的频谱仪突然之间不开机了，13年的时候买来花了我3W大洋呀。。。。现在不开机了，好是伤心啊。也舍不得卖了，于是，冒出来个想法。既然坏了，还不如拆开看看，要是能维修就修一下，不行就算了，摔在一边吧。咱要拆就拆个大的东西，值得一看。。。。正好赶上端午节放假，在家没事干。拆拆拆。。。。。。。。。。。。。就一把螺丝刀，拆了罗德与施瓦茨的频谱仪，拆开了先让我大吃一惊的是它的构造与模式，这个台仪器大概是90年代的，也就是98年左右的，想想但是我才8岁。 RF-刘海石 请教大神关于JAVA的注解，有没有真正讲明白的东东？ 请教大神关于JAVA的注解，有没有真正讲明白的东东？这块我一直难于逾越，视乎懂了，其实仍然迷糊。请教大神关于JAVA的注解，有没有真正讲明白的东东？对java注解的深入理解_谈谈对java注解的理解,解决了什么问题?-CSDN博客https://blog.csdn.net/lxlmycsdnfree/article/details/79199365这个注解要理解还真的腰花一份力气？？？这个注解要理解还真的腰花一份力气？？？没有人回复。。。 13620203064 GD32F350体验之九(freemodbus的使用) 在前面已经说明了freemodbus在GD32的另类移植办法。接下来就是说明如何利用freemodbus这个抽象化的协议栈上，更快速地开发自己的通信应用部分。Freemodbus在获取到一帧数据之后，如果功能码对应的上，则通过查表跳转到相对应的执行函数当中，比如写多个保持寄存器的功能码为0x16，则跳转到eMBFuncWriteMultipleHoldingRegister函数，file:///C:/Users/RCSN/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1 RCSN 基于RT-Thread开源作品秀——稻田环境信息监测系统 链接：https://pan.baidu.com/s/1AKfwxxGs1Q0beBSNos2PUQ提取码：4jkb1.1背景农业环境与农作物的生长状况是相互影响的，所以对农业环境进行实时监控，及时调整有关环境参数，能够有力促进农作物增产增收。农业环境监控系统采用各种智能化和高效率的现代信息技术，来采集、传输、存储、查询并分析农业的环境信息，为农业生产提供科学指导。水稻是我国主要粮食作物之一，其种植面积和产量都位居世界第一，在中国粮食结构中处于举足轻重的地位。稻 Fillmore 【Telink B91通用开发套件】数据手册都不开放吗？ 收到了开发板一周多时间了，上周末安装了开发环境，下载软件等，在官方找资料，没有找到TLSR9518A的数据手册，只有一个TLSR9系列产品的简单说明。。。看到这个芯片目前还只仅供评估。【TelinkB91通用开发套件】数据手册都不开放吗？估计官方资料在整理中，再发布出来需要哪些资料可以列一下告诉我，我给你反馈到官方那边去，看下有没有技术支持：https://developers.telink-semi.cn/参考资料：开发 freeelectron Altera FPGA如何选型吖 AlteraFPGA如何选型吖AlteraFPGA如何选型吖飓风系列？考虑速度等级、IO接口数量、PLL数量、对高速接口的要求（PCIE）、DSP的数量，还有就是成本，根据这些因素进行选型。自身有和需求？ lemaden520 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？ 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