本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： The Problem of Overfitting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 Vivado IP集成器（IPI）教程 解刨TI WL1283 (WiLink 7.0)芯片 Azure RTOS step by step workshop 一块PCB板的生产过程 GPS原理及其应用 LABVIEW数据采集随书视频 CES 2015: LifeQ开发人体传感器 直播回放：传感器在物联网中的最新应用 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 设置了某个程序开机就启动运行, 冷启动肯定是启动就运行, 热启动状态会启动就运行吗? {平台不在身边,无法试} 在CEPB中设置了XXX.BIBXXX.RGE文件,把某个程序打包进了NK.BIN,并设置了它(某个程序)的启动顺序,使它(某个程序)开机就启动运行.冷启动肯定是启动就运行,热启动状态会启动就运行吗?{平台不在身边,无法试}设置了某个程序开机就启动运行,冷启动肯定是启动就运行,热启动状态会启动就运行吗?{平台不在身边,无法试}应该可以你所谓的“热启动”是什么概念？如果是通常意义的WarmBoot那应该没问题，也是能自启动的。我用EVC写的热启动代码启动不 甄蔡组合 设定中断向量的问题 我用的是2407，由于现在是学习调试阶段，loadprogramm比较频繁，所以我把板子设定为微处理器模式，程序放在外存中，而不进行烧flash。我定义的cmd文件如下：MEMORY：VECS：origin=0x8000，length=0x40PROG：origin=0x8044，length=0x7000...........但是2407的中断向量是不能重定义的，不知道如果我要定义一个T1定时中断应该怎样定义我的中断向量呢？哪位高手能不能帮帮我，多谢了！设定中断向量 gd88zjl 三相高频PWM整流器的预测电流控制 研究了三相高频PWM整流器的数学模型，分析了预测电流控制方法的基本原理，给出了电压控制环路计算的方法。最后给出了实验结果。关键词：三相高频PWM整流器；预测电流控制；原理与计算 0引言传统的相控整流器和二级管整流器存在功率因数低、电流谐波含量高、对电网污染严重等缺点。高频PWM整流器功率因数可达1，输入电流为正弦，且可向电网回馈能量,克服了传统整流器的缺点。高频PWM整流器在控制算法上一般采用电压、电流双环设计，以控制直流输出电压的稳定并使输入电流为正弦。在电流控制算法上，常常 zbz0529 STM32如何驱动3.5寸液晶屏？ 大家帮着出出主意，看看有没有什么好的方法来用STM32单片机驱动3.5寸的液晶屏。一般3.5寸的液晶屏自身都没有控制器，STM32上的哪些资源可以利用呢？怎样能使屏的刷新率又比较高呢？STM32如何驱动3.5寸液晶屏？顶起。各位大师有没有好的办法呢？这个问题有点宽泛了。。。就是说STM32能不能做到替代有LCD控制器的ARM9那样的功能？因为一般的3.5寸的液晶屏是没有集成控制器的，所以，要么是单独用一个液晶屏控制器的芯片来桥接STM32和 xiaopeng 设备上WINCE 环境下怎样实现URL 连接服务器 在虚拟机上能够正常实现连接服务器取得文件；现在，在设备上，则提示“无法连接服务器”；代码：CInternetSessionIS;CFile*pFile;CStringsURL;sURL=(char*)strDataURL;sURL.MakeUpper();pFile=IS.OpenURL(sURL,1,INTERNET_FLAG_TRANSFER_BINARY,_T(Accept:*/*\\r\\n),-1L);//执行这句时，就提示“无法连接服务 chenmo 《大语言模型——原理与工程实践》第二章 大语言模型基础技术 第二章大语言模型基础技术一、语言表示介绍（一）词表示技术文本一般由词序列组成，词通常是自然语言处理的最小单元。词表示方式： 词的独热表示（One-hot）词表V含有所有词，独热是每个长度为|V|的词向量。在该向量中，词表里的第i个词在第i维上被设置为1，其余维均为0。 词的分布式表示利用大规模的未标注数据，根据每个词的上下文分布对其进行表示。常规是先构造各类共现矩阵，例如词-文档矩阵和词 皓月光兮非自明 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
