本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Gradient Descent for Multiple Variables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 东芝蓝牙芯片 C2000™新能源车解决方案_2016 TI 嵌入式产品研讨会实录 2018 PSDS 研讨会系列 - (5) 直流直流转换器常见错误及解决方案 PADS VX2.7小白零基础入门PCB Layout设计52讲实战课程 大数据机器学习（袁春） 红色飓风FPGA普及行动 Atmel软件框架(ASF) – 软件设计程序 可调谐RF趋势 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 射频传输线基础 今天大家一起学习一下射频传输线基础这篇讲义。讲义截图如下，需要全文下载方式在文末查看。射频传输线基础 射频传输线的基本概念：介绍射频传输线的定义、作用和应用领域。解释射频传输线与普通的电缆线的 他们逼我做卧底 关于一帧图像显示的问题 急～～在线等 我用摄像头获得了一帧图像的数据，存储在一个unsignedchar*型的缓冲区中，请问如何才能将这帧图像显示到picturecontrol控件上啊？我指的不是一个bmp文件，而是一块缓冲区中的图像数据。而且处理时不要存成文件。请教大家了！请不吝赐教！在线等我使用的是evc4.0+sp2关于一帧图像显示的问题急～～在线等直接自己画不行吗？你的这帧图像是从摄像头来的，那么图像的格式是什么呢？？是YUV的，还是RGB的？？是不是要做preview呀将缓冲区数据按照对应的格式解码转换 godzh ESP32-S3 KORVO-2 2.4'' ARDUINO TFT 开箱报告 经过漫长的等待，快递总算到了。现在做一期开箱报告。首先包装盒子是很大的。拆开包装后，里头上下两层各有厚厚的气泡防护垫保护。里头可以看到有国际快递FedEx包装，以及订单信息。然后是乐鑫的单独包装盒和TFT屏幕的小包装。打开包装盒以后可以看到ESP32s3-korvo-2的版本是3.1。板子上有乐鑫的标志logo，整体做工还是不错的。唯一需要吐槽的是他是用的MicroUSB没用现在流行的typeCUSB接口。屏幕选的是2.4寸的，因为这个套装 plcpro SOPC技术及Nios-II软核处理器 SOPC技术及Nios-II软核处理器.SOPC技术及Nios-II软核处理器自己学习资料，分享出来大家一起学习！ 雷北城 本人想实现wince6.0 + usb + 手机 上网 如标题所述，本人想通过usb链接手机的方式实现wince上网，在这里请教各位大侠，大家可以给我提供资料或者建议，小弟在这不胜感激！本人想实现wince6.0+usb+手机上网装一个ASY同步软件就可以了。请问一楼你是说用async链接我们的手机吗，我用过wince链接pc机，但手机没试过，还有手机的系统有没有什么要求？谢谢通过ActiveSync同步软件就可以了，对手机的系统没要求，WM和WinCE都可以。我用UC+activesync直接就可以上网，ie就不可以请问楼 zjw8586 关于按键软件消抖中的释放抖动 关于按键软件消抖中的释放抖动按键释放的时候也是有抖动的，大家一般是怎么考虑的？特别是单独使用IO中断的按键。为什么？ 关于按键软件消抖中的释放抖动完了完了，我又忍不住问了个低级问题我一般倾向于硬件上并电容软件消抖，通常就是延时，产生中断后，延时后查询其状态。原帖由wstt于2012-10-3110:52发表我一般倾向于硬件上并电容可是好像在哪里看到过硬件上并电容不一定那么可靠那么好像老版LaunchPad的Demo和那个铁电MSP-EXP430FR5739的 wangfuchong 网友正在看 家庭物联网关介绍 第四章-02-结构体成员的默认值 电子测量原理40 布局-PCB封装更新 三阶系统仿真实验 ADI技术及产品支持中国能源互联网.p1 电力电子基础 如何开发DSP在OMAPL138（除了Linux）
