本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Regularized Logistic Regression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 Labview中学生零起步学习视频 自主移动机器人 西北工业大学 手工焊接的七大恶习 无刷直流电机及控制 Miz702 zynq视频进阶教程（米联客） TI 嵌入式处理器最新产品发布会 CC13X2/CC26X2- TI SimpleLink 平台新一代无线产品解决方案 模式识别 国防科技大学 蔡宣平 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 NXP810比较器的问题 我写了个比较器程序，如下：#includelpc8xx.h#includetype.h#includeioconf.h#includeswm.h/***********************************************************************************************************Functionname:AcomInit**Descriptions:±&fr chenbingjy 急聘一名嵌入式Linux开发高级工程师 北京艾迪智软信息技术有限责任公司急聘一名嵌入式Linux开发高级工程师工作方式：全职工作地点：北京上地科技园薪酬：底薪+项目提成招聘邮件：wangxin39@gmail.com1.精通C语言，精通嵌入式Linux，有过PowerPC开发经验。2.熟悉CAN通讯协议、MODBUS协议。3.有过嵌入式CAN通讯网关开发经验优先考虑。4.熟悉peak-linux-driver5.熟悉freeModbus6.熟悉串口开发，精通Lin tiedollars 关于MODEM通讯的问题 有没有人用过VeriFone公司的zontalk2000？一种从PC上下载数据到终端机的软件，在传输过程中老出问题，当数据大与约7K多时候，就提示ToomanyNAKsinsendingpacket!但小与7K的数据却能下载成功，不知道问题出在哪？关于MODEM通讯的问题你好！你有VeriFone公司的zontalk2000，怎么下载啊。邮箱：rzglt@163.com这些应该是软件的问题吧,你问问他们的技术支持? sawos 修改后的电源，出现这样的情况 各位老师们，帮忙解决下啊，很困惑，我将电源S-100-5型号，将主板上面R27，R28，，R25，D17，C18，C29，C27，Q5元件拆掉了，在在R29的位置接一跟线，编号1，D10，D9交接位接根线，编号，2在R34的位置接根线，编号3，三根线构成一组，（不是连起来。而是作成装成接线端口）供电后，测得输出电压1号和二号为22V，2号和3号为24V，1号和三号为2。5V。1号形成D/AOUT，在接上主板工作，LED显示输出短路，请问是哪里出问题了啊？谢谢老师们了，帮帮忙啊，修改后的 climbar 【Silicon Labs 开发套件评测】+ pwm例子测试 SimplicityStudioV5安装成功后，通过studio的file菜单开始，启动项目向导选择硬件套件及MCU选SDK，否则，没有后续的Example选择了PWM的一个案例，默认文件夹一路next到最后，系统自动生产project由于是系统提供的案例，没有做任何修改，直接 gjl922 【Follow me第二季第3期】基础任务 本贴主要是基础任务：quad-spiflash和octo-spiflash配置及读写速度测试和DAC配置生成波形及性能测试。基本上按照培训的视频步骤，在【ra-fsp-examples-5.6.0.example.2】example例程里面已经实现了该功能。具体操作步骤如下：一、quad-spiflash和octo-spiflash配置及读写速度测试1.打开e2studio，按照入门的操作，找到Flash测试的串口终端入口函数：ext_display_menu HELLO_GCC 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 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