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 正在载入数据,请稍等... 猜你喜欢 在STM32F4开发板上实现流畅的枪战游戏 直播回放: 贝能国际推出基于英飞凌技术的毫米波雷达模组，完美解决PIR市场痛点 低功率RF混频器增强了接收器性能 FPGA设计思想与验证方法视频教程（小梅哥主讲） 超低功耗传感应用: 使用 CC13xx / CC26xx 传感器控制器 数模混合信号电路设计（鲁汶大学） X-NET在Allegro多点PCB等长设计中的应用 研讨会：高性能 i.MX RT 处理器助力智能节点无需联网实现机器学习 热门下载 期刊论文：基于CCD技术的电机换向片检测系统 基于单片机和射频芯片实现的短距离无线数据传输系统 MTK RF部分 修原理 基于粗糙集的属性约简算法 AT91 ARM在医疗行业中的应用pdf 大学生电子设计竞赛资料信号处理篇 Cadence Allegro SPB V16.5视频 开发环境是FPGA开发工具 24V防雷设计 Genesis常见错误及其解决方法 热门帖子 Ti CC2540蓝牙模块学习笔记整理 接触CC2540几天，终于有了初步的理解，现将笔记整理如下，只是皮毛，如有错误，还请指正，还有好多没闹明白的地方，以后应该还会继续向里面更新~一、整体1.TI的蓝牙平台支持2种协议栈/应用配置：单一设备配置、网络处理器配置2.协议栈最顶层2个通用profile：GAP通用访问配置文件层GenericAccessProfileGATT通用属性配置文件层GenericAttributeProfileGAP：处理设备的接入方式及接入过程：①设备发现②链路建立③链路终止 Jacktang stm32串口通讯时怎样接收字符串 串口通讯时我想实现把pc机发过来的字符串提取出来，且提取结果能在main函数里使用，怎么配置？stm32串口通讯时怎样接收字符串附件是野火的中断例子，哪位大侠能在此基础上配置将接收的数据能在主函数里使用？定义一个数组缓冲，中断接收后放入缓冲，之后在任何想用的地方都可以直接从数组中获取。。。。。最简单的做法就是定义一个全局变量的数组，在中断中把接收到的字符逐个存储到数组中处理。请问楼主怎么解决的啊，我也遇到了同样的问题，845588678@qq.com万分感谢会问这样的问题， 飓风狂飙 PCB制板的触变性对油墨性能有何影响 油墨使用的成败，直接影响到PCB出货的总体技术要求和品质指标。为此，PCB生产厂家都非常重视油墨的性能优劣。除油墨粘度广为人知之外，作为油墨的触变性往往被人们所忽略。而它对网印的效果却起着非同小可的作用。为了更清晰地说明触变性对网印效果的影响，我们还必须从最基本的油墨以及丝印的原理讲起。然后再引入触变性这个概念。 在现代PCB的整个生产制程中，油墨已成为PCB制作工艺中不可缺少的辅助材料之一。它在PCB制程用材中占据着非常重要的地位。油墨使用的成败，直接影响到PCB出货的总体技术要求和品 ohahaha 快来，应该来算一笔账 不久前中国移动整了一个活动，充800块钱话费送一年宽带和一部家庭电话，看起来好像超实惠的样子，但是……这账算下来，可还真不省钱。先看这手机话费，充800，即时到账200，这不用说，充了就充了，剩下的部分，分12个月返还，每个月返还50块，还得要前一个月消费不得低于80，并且送你的那个家庭电话只在家里用过以及家庭电话的话费从你的手机费里出，而且这俩号码要绑定亲情号码。还有，这个家庭电话每个月的最低消费是15。这样下来，我们每个月至少要支出95块钱，才能返还那50块钱，可是这50块钱可是你当初交的 保持微笑 stm32f4 cube can 有用过的吗？ 现在一个帧都收不到，开了TXRX中断除了cube生成的代码还有什么额外的操作吗？接收中断怎么没来呢stm32f4cubecan有用过的吗？你的意思是可以发送呗，但是收不到呗那你就在线调试不可以吗逐个看看寄存器的状态总会找到问题的 收发都不行，实在没有办法只好如此了，这cube用的好郁闷 学习就是这样用别人现成的东西就是要理解了才能好用不然还不如自己编写的顺手呢搞通了原因是边沿采样时间太短了，默认是1和1造成接收端总线错误 huo_hu USB接口温湿度传感器常用于医疗监控 USB接口温湿度传感器常用于医疗监控USB接口温湿度传感器常用于医疗监控线性稳压芯片ST单片机有需要吗？有产品介绍吗？看看我们产品是否可以用到 lct2000 网友正在看 开场: 示波器的测试功能 Vicor - 面向高效高密度开关电源的先进功率 MOSFET 技术及应用 应用实例 云端耗能监控 6.4 上传测量结果至云端服务器 二阶系统阶跃响应在汽车悬挂系统中的应用 Linux 多点电容触摸屏实验-触摸驱动文件添加到Linux内核中 决策树和随机森林 ADI在线研讨会了解数据转换器错误及参数 UltraScale FPGA演示150Gb/s 集成的Interlaken性能
