本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Features and Polynomial 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 直播回放: Fluke 新能源和锂电行业电学测试与校准应用 树莓派+Carberry实现全方位距离导航系统 Atmel AVR技术的历史 Switching Power Supply PCB Layout Seminar开关电源PCB设计 Atmel汽车电子的未来趋势 深入理解无刷直流电机 是德两分钟导师系列课程第二季 直播回放: 中星联华 - 高速信号完整性分析与测试 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 浅谈lora物联网技术及发展现状 现在处于一个物联网时代，物理网技术正在快速发展当中。随着物联网的快速发展，无线通信技术也得以需要进行迈步发展。如今涌现出了许多低带宽、能耗低、距离远、能做到大量连接的以物联网应用而设计的低功耗广域网（LPWAN）。其中LoRa技术则是从中脱颖而出，并得到物联网界的认可。在2013年的8月，Semtech公司向业界正式发布了一种新型的使用1GHz以下的超长距低功耗数据传输技术（LongRange，简称LoRa）的芯片。其接受灵敏度达到了惊人的－148dbm，与业界其他先进水平 他们逼我做卧底 stm32和dds1963 7寸lcd控制 昨晚一直在调试7寸lcd模块，我不断地往里面写一种颜色，可是显示非常不稳定。网上说ssd1963抗干扰能力非常差，可是这个我是在网上买的现成模块，他们都应该调试过了的，于是我又是debug又是仿真，无可奈何啊。捣鼓到两点多，受不了了就去睡觉。今天早上起来，又调试，他妈的居然显示正常得很啊！昨晚着魔了？！整理一下代码再上传stm32和dds19637寸lcd控制我也遇到过类似的问题，我是用STM32控制RA8806的LCD，用杜邦线连接的，多次调试代码都没有正常显示，于是烦躁就不弄了， wall_e 请教版主一个开关总中断的问题. 请教版主一个开关总中断的问题;我现在在发送串口数据的时候要关，开总中断，时间要求比较严，我看你以前的贴子/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////香水城发表于2010-1-1311:51|只看该作者回复引用评分报告返回版面TOP不用自己写，固件库里面都已经定义好了。只要在你的项目中包含这个头文 zorro1978 向高手们学习 请问：我想学习单片机请问需要哪些知识如何入门如何成为高手呢向高手们学习学单片机需要根据各自的具体情况进行细分的我想知道你目前的具体知识储备情况Re:向高手们学习我上学学的不是这个,现在想自己开始学习,希望高手指点Re:向高手们学习一般情况下成为一个高手需要的知识：数电、模电、单片机基础知识、c语言、protel99学会使用，基本上这些知识就可以了其实这些也并不是同时需要学的否则人真的很累除非在学校里出来的自学的很少有这样坚持下来的我个人观点就是根据学到的知 qingqing 电机控制时死区时间的设定 在阅读电力电子三相逆变电路时看有关于死区时间的设定跟开关器件的开关速度有关，且与功率器件的关断时间有关，但没有说具体该怎么设定，而且在阅读别人的程序时看到别人设定的死区时间现在想问一下这个死区时间具体怎么设定的电机控制时死区时间的设定“在阅读电力电子三相逆变电路时看有关于死区时间的设定跟开关器件的开关速度有关，且与功率器件的关断时间有关”正是如此。设置死区，目的是避免两支功率管同时导通造成电源短路。通常功率管(无论BJT还是MOSFET)，其导通时间都短于关断时间。这样的话，两 wr12306 接地与屏蔽技术 接地与屏蔽技术非常好的电磁兼容方面的电子资料，清晰度高，谢谢分享。感谢分享，下来看一下，这个原理没去深入的学过，对有电磁兼容问题的，现在我就是把地做的超大就解决了。。。 的确是关键，核心因数你是懂的、、、、👍接地和屏蔽技术这方面的资料还是非常少的，感谢楼主提供的资料，非常有价值，值得下载学习 学习了吸收了更有价值、、、非常好的电磁兼容方面的电子资料,很应该收藏学习非常好的电磁兼容方面的电子资料终于找到能下载的了 btty038 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？ Qt信号槽介绍 5元钱简易防偷拍神器，快来动手做一个吧 MATLAB Arduino（18）:在MATLAB中使用fill() -缩放和平移二维动画 嵌入式软硬件裁剪原则 Linux驱动开发—中断程序编写与测试
