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 TI 移动设备 TypeC 解决方案 通过 FPD-Link 连接 J6 和汽车显示器 如何搭建一款简单而高效的 2W 以下隔离型电源 研讨会：Keysight五招教您最小化合格/不合格的误判风险 [高精度实验室] 接口 : (4) FPD-Link 国防电子测试的最新发展及安捷伦解决方案 TI 基于GaN 的高频(1.2MHz)高效率 1.6kW 高密度临界模式 (CrM) 图腾柱功率因数校正 (PFC)转换器的应用介绍 反激变换器是如何工作的（英文字幕） 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 买个二手功放拆机遇到的一系列问题---续 昨天淘了一个二手功放http://bbs.eeworld.com.cn/thread-483616-1-1.html准备拆里边的环牛变压器做实验昨天发贴有两个主要问题第一个环牛上电时会嗡翁响现在已经解决了是因为电源开关接触不良导致第二个问题两个变压器都输出29V------0V-------8V应该怎么整流的问题还没有解决今天又看了电路图整理了一些资料再次提问每个变压器都有一根黑线（0V）一根粗白线（29V）和一根细蓝线（8V）今天用示波器测量了一下每个线的波形 littleshrimp Altium+Access 自己动手创建小公司自己的库 四月初回老家，现在在一家小公司做硬件设计，四个人，软件，硬件，市场，生产各一个人，来到之后发现之前的原理图PCB太乱，好几个库文件，于是开始着手创建一个自己的数据库文件。经过几个月的运行，渐渐成熟起来，这些东西都是我在网上找的，经过实际运行检验，现在整理一下分享给大家。用过Cadence的亲们应该有了解，这个软件自带这样一个功能，利用数据库将原理图、PCB和datasheet等链接起来，添加料号等属性，方面设计调用和生产端的管理。很不幸，我们现在使用的是Altium。下 MrKingMCU TI DLP Pico微投技术让智能音箱如虎添翼 随着IoT解决方案在全球消费市场的普及，智能音箱正在逐步成为家庭消费电子的重要一部分。目前，智能音箱普遍具备按需虚拟助手功能和高品质的音频性能。因此，将显示功能融合到这些“一成不变的”电子产品中，便成为顺理成章的事。然而，在小型音箱上显示视频内容充满挑战。将从平板电脑到小尺寸电视的显示改装成紧凑、美观的外形设计非常不易，不过借助TIDLPPico技术，可通过小巧的设计来实现大画面的投影显示。智能音箱中投影显示的作用向智能音箱添加显示屏以扩展其功能是一个自然而然的事情。汽车环 EEWORLD社区 EVC无法远程调试---这个问题困扰我一个星期了。高分求救！！！ 我的目标板是ARM920T的，用PB4.2定制的OS可以通过网线顺利下载到目标板并可以启动。导出SDK后，利用这个SDK在EVC里写了个小程序，想通过KITL和CESH选项来下载这个小程序到目标板上运行，结果总是连接不上，请问是什么原因？由于我的实验条件的限制，我必须使用网线下载。EVC无法远程调试---这个问题困扰我一个星期了。高分求救！！！你可以直接在pb中调试你的程序，pb中可以加projectKITL+manual试试evc的配置大概有问题。。。你可以试试换下那几个 smartsheep ---应用实例与技巧/基于PIC单片机的智能IC卡燃气表电控系统设计 智能IC卡燃气表是一种根据用户IC卡购气量实现自动计量计费、自动控制用气的民用高技术产品，具有传统人工抄表收费式燃气表无可比拟的优越性。当前，随着国家“金卡工程”的深入开展和开发大西北“西气东输”计划的正式启动，智能IC卡燃气表已呈现出十分广阔的应用前景。本文介绍了该产品的核心技术--基于PIC单片机的智能IC卡燃气表电控系统设计，论述了智能IC卡燃气表的控制模式、电控系统的硬件电路构成、系统软件设计及其实际应用情况。智能IC卡燃气表控制模式 rain 【Follow me第二季第3期】任务提交贴 首先感谢eeworld论坛和digikey对电子爱好者的大力支持，感谢提供了这样一个学习的机会。任务提交：准备工作https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1297415-1-1.htmlhttps://bbs.eeworld.com.cn/thread-1297445-1-1.html入门任务https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1301454-1-1.htmlhttps://bbs.eeworld.co breeze_i 网友正在看 家庭物联网关介绍 第四章-02-结构体成员的默认值 电子测量原理40 布局-PCB封装更新 三阶系统仿真实验 ADI技术及产品支持中国能源互联网.p1 电力电子基础 如何开发DSP在OMAPL138（除了Linux）
