本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Backpropagation Algorithm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 网络讲堂 第一季 DigiKey 应用说：大模型时代的智能汽车 TI AMIC110 多协议通信芯片工业应用优化解决方案 [直播回放] TI BMS 专家，针对电动工具，电动自行车专场 ARM 2014 多媒体研讨会 什么是天线振子 2017年恩智浦物联网设计大赛作品展示视频 2016 TI 工业研讨会：TI工业应用的电源设计方案 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 智能车载座椅加热器——温度采集 板端串口温度输出;蓝牙端数据因为两者不是同时拍的温度有一点差异。ADC代码：/*USERCODEBEGINHeader*//*********************************************************************************@Fileadc.c*@briefThisfileprovidescodefortheconfiguration*of 蓝色天使 汽车电子整车方案 在前面的一个月里，我们一起温习了2008年~2009年上海汽车电子论坛有关技术方面的演讲资料，希望各位网友有所收获。最后一期汽车电子论坛精彩回顾将与你分享有关零件供应商的演讲资料，了解他们的核心市场及技术优势，这对于研发和采购工程师们来说，都是非常有用的信息。演讲资料分别来自：Vishay、ADI、上海金桥（集团）有限公司、英飞凌、恩智浦、航盛、三鑫等7大公司。整车方案（完结篇）：1.LoadDumpProtection演讲嘉宾：Vishay在引擎运行过程中断开电池时，要 xiaoxin1 STM固件库及其相关资料 把自己收集的固件库资料分享给大家，免费下载！1234567STM固件库及其相关资料由于网速问题，没有上传成功，看另外一个帖子！ 电子研发_lp 如何把ＰＷＭ输出的３.３Ｖ转化成５Ｖ？ 由于驱动模块需要５Ｖ才能够驱动，如何把ＰＷＭ输出的３.３Ｖ转化成５Ｖ？如何把ＰＷＭ输出的３.３Ｖ转化成５Ｖ？加个74lvc245就行了吧re：如果不用转换芯片，还有其他的办法吗？比如加上拉电阻？用驱动芯片可用三极管呀，3.3V提供基极偏置电压，利用三极管的开关特性。楼上的电路试过吗？不用芯片的话，感觉比较麻烦，要是LZ找到办法了，也分享一下什么都交给＂芯片＂来完成， 还要你工程师干吗？光耦啊......还有隔离作用工程师是用芯片的，又不是造芯片的！回复8 taoym101 【MM32 eMiniBoard测评】收货印象初步 下载资料 环境搭建 一.前言首先感谢EE给了接触这个国产MCU评测的机会，同时感谢灵动微公司赞助的开发评估板，让更多的工程师有机会零距离体验产品，并在今后的设计开发工作中有更多的选择！在这之前，我是很少接触国产MCU的，除了珠海炬力和全志公司的芯片，还有在之前评测活动中接触过GD的MCU有过简单了解外就几乎没接触了。几年前在学习ST的MCU时其实一直挺疑惑，Cotex架构出来挺长时间了，ST的芯片也卖的如日中天，应用在很多产品中，弯弯的新塘MCU也出来一段时间了，为撒子锅内的芯片厂商一直没有出来个产品(也 ylyfxzsx [极海APM32M3514电机]+无感电机运行 极海APM32M3514无感FOC测试；继上次运行完有感驱动BLDC这次尝试官方的无感DEMO程序；官方的程序已经把DEMO的硬件都配置完成；主要根据自己不同的电机调试parameter.h里的参数基本就可以将电机运行起来。分享下调试过程注意的几点：1、观察下系统是否报错；若运行过程中程序报错，则可以通过观测M1FaultID_Record故障标识确认报错代码，进而定位到问题所在，进行分析及排查。Fault.h文件中参数如下图所示。2、观察状态机的值；系统运行到 kjsm 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）
