本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Gradient Descent in Practice II - Learning Rate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: 2025是德科技数字月-数字新品来助阵 多传感器融合方案演示（IoTT大篷车） 电机和电机控制的简介：无刷直流电机 SYS BIOS 简介(7) —— 对MSP430的支持_2 什么是 I2C 设计工具？ 使用低引脚数USB开发工具包(DM164127)在应用中添加USB连接 TMDSDC3359智能电网数据集中器简介 stcunio数字电源入门套件讲解 热门下载 场效应晶体管及其集成电路 经典教材：《电子元器件及手工焊接》(7).pdf 单片机控制的LCD心电监护仪的设计 AMC7150cv资料 μPD7802808单片机的功能及应用 Verilog HDL语言的PPT教程。包括简介、逻辑概念、语法和示例。 遗传工具箱及代码 HDS组态软件功能演示工程 数字电路课程设计教学大纲.doc Digital Signal Processing Using MATLAB 3rd Edition, by Vinay K. Ingle and John G. Proakis.pdf 热门帖子 altium designer资料（不知道这个有没有人发过） 新手报到，做点贡献，共勉！altiumdesigner资料（不知道这个有没有人发过）现在开始学6.9了，正在看教程谢楼主谢谢楼主的分享！谢谢楼主分享资料不错，谢谢分享！谢谢楼主的分享，正在急需这个的资料顶现在有人发了谢谢楼主谢谢楼主分享回复楼主3000越甲的帖子感谢！谢谢楼主分享，正在学习非常好的资料，解燃眉之急呀，谢谢！感谢分享！ 3000越甲 求一块Arrow SoCKit，用一块全新Zedboard或两块DE1-SoC置换 可以当面交易，也可以用淘宝链接顺丰邮寄。求一块ArrowSoCKit，用一块全新Zedboard或两块DE1-SoC置换两块全新DE1-SoC，这个值得，哈哈楼主你这个换了没有啊 wangchunee 你来补充？总结零欧姆电阻的12种作用 我们经常在电路中见到0欧的电阻，对于新手来说，往往会很迷惑：既然是0欧的电阻，那就是导线，为何要装上它呢？还有这样的电阻市场上有卖吗？其实0欧的电阻还是蛮有用的。零欧姆电阻又称为跨接电阻器，是一种特殊用途的电阻，0欧姆电阻的并非真正的阻值为零（那是超导体干的事情），正因为有阻值，也就和常规贴片电阻一样有误差精度这个指标。以下总结了零欧姆电阻的一系列用法。1.在电路中没有任何功能，只是在PCB上为了调试方便或兼容设计等原因。2.可以做跳线用，如果某段线路不用，直接不贴 qwqwqw2088 庆科Open1081免费试用名单！ Wi-Fi智能战队征集令，庆科Open1081免费试用活动第二阶段：开发板发送&套件评测以下为本次试用活动的入围名单，请获得试用资格的朋友注意：1、请更新论坛个人信息，方便邮寄；2、跟帖提交周计划（周计划模板：）完成上述步骤，我们将安排发送个板子，如在10月31日前仍未完成上述步骤，则视为自动放弃试用权力。为了让大家充分利用试用板子，请注意：1、如在2周内，未产生任何内容，则视为自动放弃，将板子传递给下一试用者（快递费需邮寄者负担）；2、如在活动期内， soso stm32 nucleo l053 怎么用 stm32nucleol053怎么用stm32nucleol053怎么用新东东，学习楼主威武瞅一眼就走 左左凯 Ucos2.8 模板 Ucos2.8模板:(好东西喜欢，支持喜欢，支持好东西就要顶起来啊，顶啊支持.........谢谢!正需要这东东..downKANKANXIEXIEFIECHENGxiexie多谢楼主的提供，下载收藏。顶一个好东西，正是我想要的。。。拿去看看，给楼主顶一个帖子，算是对于楼主给大家做贡献的一个鼓励吧，嗯嗯，值得值得，希望楼主继续努力啊！加油什么型号的CPU zjw50001 网友正在看 inverse kinematics of 6 dof robot 开关电源稳定性分析之奈奎斯特稳定性判据 AlphaDog Proto 加权采样时间，宽度摸块 丝印调整 嵌入式数据库B7.1 SPI主控制器驱动和核心函数 1.1 电量计方案选型、基本功能介绍
