本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Simplified Cost Function and Gradient Descent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 利用Wave-Inspector进行数字系统查障 具 4 个调节环路的 80V、98% 效率、四开关同步降压-升压型控制器 IC Mentor Xpedition企业级PCB设计仿真方案介绍 [直播回放] TI BMS 专家，针对电动工具，电动自行车专场 氮化镓功率器件及其应用 直播回放: MSP430™ 在步进电机中的应用 模拟集成电路的分析与设计 RT-Thread Nano学习教程 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 请问香版主！关于199元的开发板 请问香版主，英蓓特公司的开发板，在靠近stm32的地方有两个并排的底蓝色的，好像拨动开关的东西，同时拨到不同的方向有什么作用。谢谢在线等！请问香版主！关于199元的开发板两头分别标有1<---->0,它起到的是什么作用啊谢谢请问香版主！关于199元的开发板Bootqihao请你说具体点，拨到什么位置从哪开始boot谢谢了qihao请具体点谢谢别管 ggggds 【藏书阁】高频开关电源的电磁兼容控制 【藏书阁】高频开关电源的电磁兼容控制下载了，感谢楼主的分享板凳，楼主就是资料大王啊哈哈哈支持一下谢谢谢谢楼主，这些资料正是我需要的...一定好好学习一下 wzt 一步一步教你用mbed开发UFUN mbed，简要介绍一下，就是由ARM开发的一个平台，通过和各大厂商的合作，把一些底层的东西进行了封装，加入了更多的可扩展的函数库以及硬件内容，帮助大家在这个IOT环境中更快更好的开发产品，同时基于开源协议可以进行商用。mbed提供了三个方面的内容，简单来说呢，就是软件、硬件和开发环境。软件类似Arduino进行封装，只不过mbed面向的对象更多，想我们的意法半导体的大部分官方测试板卡，以及飞思卡尔的板卡（现在是恩智浦）以及EFM32等等支持很多市面上的办法，包括BBC推出的那个板 michael_llh AD16导入DXF文件 我的AD16导入DXF文件导入不了，是没有安装AUTOCAD2010的插件，想请问坛友怎么安装这个插件呢AD16导入DXF文件虽然我的不是16，但是你可以参考看看，大致流程应该是一样的。看下面我的两篇帖子AltiumDesigner15安装插件步骤详解http://bbs.eeworld.com.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=484889&fromuid=536508AltiumDesigner15安装插件步骤详解（补充说明）http: inspireme 求台湾铨华LCR101电桥电路图纸和技术支持 在闲鱼上淘的现在的电源供电正常，就是屏和档位指示灯不显示，只有按键的指示灯全亮。另外板子上有个空的IC插座是否缺件。求台湾铨华LCR101电桥电路图纸和技术支持空的芯片下面丝印是27C128，是存储片子。 谢谢，我也看到这个型号了，就是不敢确认。请问您有这个图纸吗，机芯有可能是铨华100，不是101内部机芯有可能是铨华100不是101 我没有这个图纸，你全网搜索一下，有没有这款机器的拆机图，然后对照一下，看看有没有这个片子，或者给厂家发个邮件询问一下。 dlh11103 C中如何直接直接嵌入汇编的方法 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