本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Decision Boundary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 UCD3138模拟前端（AFE）模块 Atmel_ 如何防御您的知识产权免受盗用 Atmel - 简易利用Atmel ATSHA204 保护您的设计 ADAS - 车用全景解决方案 TID3X 仪表放大器：常见的应用问题和解决方案 模拟世界的最重要构成 - 信号链与电源：栅极驱动器 嵌入式系统及应用 新一代通信板上和服务器板上电源工作机理介绍和示例 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 如何在一个PCB板上画多个同样功能原理图的板子 如题如何在一个PCB板上画多个同样功能原理图的板子直接复制，然后改编号因为原理图毕竟要有生产多个PCB图需要如用AD软件，建议使用altiumdesigner多通道设计方法设计参考一下Altium+Designer+原理图和PCB多通道设计方法介绍http://bbs.eeworld.com.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=447108&highlight=%B6%E0%CD%A8%B5%C0%C9%E8%BC%C6好文章 z这个 明天你好123 AMD欲推249美元PC 名为互联网连接器 本帖最后由jameswangsynnex于2015-3-320:00编辑哦什么时候到中国啊我买Re:AMD欲推249美元PC名为互联网连接器 yurtr EEWORLD大学堂----2015 TI 可穿戴医疗健康健身解决方案介绍 2015TI可穿戴医疗健康健身解决方案介绍：http://training.eeworld.com.cn/course/2224EEWORLD大学堂----2015TI可穿戴医疗健康健身解决方案介绍谢谢分享 hi5 DIY 旧硬盘改造为磨刀砂轮的做法 坏掉的硬盘可以拿来做什么用途呢?放桌角下垫高?还是拆掉里面的硬盘盘片拿来当镜子?……如果里面的马达没坏的话，拿来当砂轮机吧！你以为上图只是放好玩的吗?今天我就拆硬盘来做砂轮机…左边的硬盘是平面式的，右边的是凹槽式的（新一点的硬盘多是这种形式）拆卸工具肢解左边的硬盘，拆开后是这个样子首先去五金店买个砂轮片仔细比较就会发现，硬盘盘片的中间孔径较大，砂轮片的孔径较小。这时候得把砂轮片中间的孔挖大，然后锁上。拆硬盘、锁硬盘需要梅花起子，比较麻烦。 crazyk 飞兆半导体增设模拟产品开发小组发展功率模拟业务 飞兆半导体公司宣布增设三个模拟产品开发小组，共约25位人员，目的为支持公司的功率模拟业务发展。新增的小组将为飞兆半导体带来合计479年的丰富模拟设计经验，专注开发用于DC到DC和AC到DC功率管理应用的飞兆半导体新设的三个开发小组在双极型、DMOS、CMOS和BiCMOS技术领域拥有广泛的工艺经验，擅长使用模拟、数字和混合信号设计技术。此外，他们也拥有丰富的系统和IC开发经验，遍及电源、功率管理、高频通信、电机驱动器、锁相环产品以及高精度模拟等领域。下一代模拟IC解决方案。 fighting 【极海APM32M3514电机通用评估板】 驱动电机测试 驱动电机测试，开环方式测试。测试电机是一个24V带减速器的无刷电机，由于电机其他参数不是很清楚，按照官网的手册进行测试。根据官方文档《APM32M3514x8MOTOREVALV1.0》对电机的参数进行设置调试参数在parameter.h中设置一、转速4000转测试1.1、设置最高转速为4000转1.2、设置开环加速度和极对数1.3、运行视频二、转速9000测试2.1、设置转速参数 TL-LED 网友正在看 Altium Designer—制作封装元件 图像色彩空间（Bayer） BC20模组原理图绘制-串口通信部分 Geomerics Enlighten实时全局照明SDK 触控USB鼠标实验(M3) 明德扬的FPGA设计模板 matlab基本操作函数cylinder C2000DesignDRIVE 位置管理器
