本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Classification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 PRU-ICSS：将处理器与多个ADC连接 PCB设计视频-1天学会PADS PCB设计 德州仪器全系列直流降压产品详解 在家电应用中电机控制设计的选择及性能提升 RT-thread在线培训 IGBT模块技术、驱动和应用 随机信号处理 西电 赵国庆 Microchip触摸解决方案的一天 热门下载 AVR ATMega16最小系统原理图PCB AFE5801,pdf(8-Channel Variable-Gain Amplifier (VGA) With Octal High-Speed ADC) 准谐振式反激式开关电源IRIS4015原理及设计要点 精彩解码板、激光头详细说明图 化学气相沉积与无机新材料 PCI-to-PCI Bridge Architecture TMS320VC5501-300,pdf(Fixed-Point Digital Signal Processor) 用8位单片机实现ARINC429总线数据传输 线性动态电路 电脑游戏机硬件与编程特技.rar 热门帖子 工控机一个RS485接口如何采集多个传感器信号？ 例如，工控机RS485接口采集倾斜传感器和陀螺仪的信号方案1：硬件要求：传感器支持485输出、支持主动访问模式（收到请求指令后发送一条数据）连接方式：工控机通过485总线与多个传感器相连数传方式：工控机广播请求倾斜传感器数据的命令，跳转到读的状态，释放总线，等待对应传感器回复，收到消息后，广播请求陀螺仪数据的命令，跳转到读的状态，释放总线，等待对应传感器回复这样就能取到两个传感器的信号。协议：无协议方案2：硬件要求：模拟量数据采集卡，传感器输出为电压或电流 reve smd802驱动问题 我做了一款802的驱动频率在115KHZ带19串9并共171个普通白色LEDIled=60.8VL=7.6mH（实测）MOS管是5N60（工作实测温度在94℃）现在的问题是工作一段时间（不到十分钟）802发热导致保护性关断怎么使802的温度降下来smd802驱动问题你这个电路，你的频率工作过高，这个电流建议在50-60KHZ你把整个电路图发上来看看,我以前也用SMD802做过日光灯管,但是没有遇到你说的这种问题,而且你这个MOS管用的也太大了吧,用个2N60 nxpyhgp001 直播已结束：看感恩月直播抽【示波器】啦｜高速示波器基础与是德新品示波器解析 是德科技第六届感恩月有奖直播来袭~小伙伴们，一起听是德科技资深工程师深度讲解高速示波器基础，解析是德新品示波器EXR、MXR、UXR！观看直播，get知识的同时，还能抽DSOX1204G示波器、万用表等好礼！直播时间：2021年3月5日（今天）14:00-16:00（13:50开始入场）直播主题：高速示波器基础与是德新品示波器解析（点击查看直播详情）观看回放：点击观看回放，即可观看！通过直播您可以了解到 EEWORLD社区 PC机与板子通信的问题 现在手头上有个项目，实现PC机对板子参数设置（通过USBDevice），我现在是用同步软件跟板子相连，我想知道，WinCE上的应用程序怎么检测到USBDevice是否连接上？PC机与板子通信的问题关注中，好像类似的帖子已经发过顶起来啊~~ hhhhh88 转让2个华为GPRS模块 GTM900C 去年买的。画了板子在STM32上玩了下，一个玩过，一个全新的。150元两个。附加全程指导，直到会为止。哈哈。51stm3224406410木有问题。本站强荐:185娱乐├城.足球├真_人.彩票齐全├手机可投├注任何游戏.首次开户送10元.首存送58元.信誉绝对保证185.cc转让2个华为GPRS模块GTM900C楼主有图片吗？我很有兴趣本站强荐:185娱乐Р城.足球Р真_人.彩票齐全Р手机可投Р注任何游戏.首次开户送10元.首存送58元.信誉绝 clever0725 急！两道单片机题目！（高分） 急需此两题的解答！小弟多年不碰单片机，两眼一抹黑，请各位大大救命啊！在线等，解出来立刻双手把分奉上！！邮箱：急！两道单片机题目！（高分）哪位大大有能力的话帮忙做下，发到我邮箱我验证过一样给分！！看不到题目我的题目是扫描的图片，要是看不到的话请留邮箱我发过去！谢谢！顶起LZ还是想办法把图片弄出来吧呵呵图片地址：第一题：http://photo.store.qq.com/http_imgload.cgi?/rurl2=5916302d7a3bf8fe7f2e1a3a 目怜心 网友正在看 手把手教你学51单片机与Proteus第五讲数码管的静态,动态显示原理与编程下 Median Filter 瑞萨电子触摸键解决方案演示 AVAILABLE FAULT CURRENT - 110.24(A) AND (B) 静态误差（四）：系统类型与静态误差的关系 汇编语言程序设计（六） PSpice最坏情况分析 20131022162010
