本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Non-linear Hypotheses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 循环定时之谜 Android开发视频 手术机器人竟能缝合葡萄皮 如何使用XILINX方案提高马达控制驱动性能 MCP6V0X高精度运算放大器的产品介绍 【中文讲解】Vivado UltraFast 设计方法 CES 2015焦点: 智能数码相框CEIVA 手把手教无传感器的InstaSPIN-FOC电机控制技术2(B) 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 印制电路板的可靠性设计-去耦电容配置 在直流电源回路中，负载的变化会引起电源噪声。例如在数字电路中，当电路从一个状态转换为另一种状态时，就会在电源线上产生一个很大的尖峰电流，形成瞬变的噪声电压。配置去耦电容可以抑制因负载变化而产生的噪声，是印制电路板的可靠性设计的一种常规做法，配置原则如下： ●电源输入端跨接一个10～100uF的电解电容器，如果印制电路板的位置允许，采用100uF以上的电解电容器的抗干扰效果会更好。 ●为每个集成电路芯片配置一个0.01uF的陶瓷电容器。如遇到印制电路板空间小而装不下时，可每 JLCS 求教，为什么这两个MOS管的管压降不同，谢谢 求教，为什么这两个MOS管的管压降不同，谢谢 求教，为什么这两个MOS管的管压降不同，谢谢第一个有电阻，把电压抬起。第二个直接流走左边的电路：相当于三极管的“共集电极放大器”，也就是“射极跟随器”，它不会饱和饱和，所以源-漏之间还有不小的压降。右边的电路：相当于三极管的“共发射极放大器”，把栅极一上拉，源-漏就饱和，压降几乎为0.:handshake:handshake:handshake kumuhuakai 请教关于STM32的JTAG编程问题 最近要做一个手持下载器，用AT89S52通过JTAG方式给STM32下载程序。由于原来没做过相关的东西，所以网上找了一下相关的资料，照着现有的历程测试了下，发现的以下几个问题1，STM32对应的BSD文件中，写着attributeINSTRUCTION_OPCODEofSTM32F103C8:entityisBYPASS(11111),&EXTEST(00000),&SAMPLE(00010),&PRELOAD(00010),& skyline929 wince下CoCreateInstance失败 原来做的项目用的图是bmp的,图多比较大,想换成png格式的.所以下了个CCePngButtonST控件.但是调用SetImage()时,却总是失败.因为CoCreateInstance()不成功.CoInitializeEx(NULL,COINIT_MULTITHREADED);//initializecom,就是下面这句不成功if(!SUCCEEDED(CoCreateInstance(CLSID_ImagingFactory,NULL,CLSCTX_INPROC_SERVE wktm 请教，STM8S208,,,,,,TIM2定时的问题？ 想把TIM2当做定时器使用，所有寄存器都是复位值，仅仅TIM2_CR1_CEN=1;//使能寄存器但是当计数器溢出时候，没有产生标志位,是不是还需要设置其他寄存器？请教，STM8S208,,,,,,TIM2定时的问题？起码,UIF会置位.本人测试了一下.CC1IF~CC4IF也会置位.只是没有允许中断,不会产生中断而已.楼主再测试试试?记得APB里的时钟要使能哦谢谢你呀，忘记说了，我用的是STM8系列的我又测试了几次，必须要先将UIE置1， duttway 嵌入式工程师AI挑战营RV1106人脸识别+流水记录（2） 上一篇记录SDK的编译，主题人脸识别关系不大继续按照WIKI实验，先要先看下板卡的人脸检测的效果，于是按照RKMPI实例使用指南|LUCKFOXWIKI中基于opencv-mobile绘制RKNN推理结果复现了一下按照Wiki8.1在虚拟机中 获取git仓库源码gitclonehttps://github.com/LuckfoxTECH/luckfox_pico_rkmpi_example.git 设置环境变量 exp 90houyidai 网友正在看 频谱的线性搬移电路（一） Pathological Data Sets and Universal Hashing Motivation TinyEngine - Efficient Training and Inference on Microcontrollers EMC共地干扰问题解析 離散F轉換 - 8_傅立葉轉換範例 - 週期三角函數 北京大学课程：电磁学28 F题—纸张计数显示装置解析与交流 总线及其形成（四）
