本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Backpropagation Intuition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 基于成本和效率考虑的PFC设计 电机控制 反激变换器是如何工作的（英文字幕） 汽车驾驶行为监测系统 黑科技探头：碰一下就知电流大小（英文） Simplelink 无线连接平台介绍 CooCox：免费的ARM Coterx MCU开发工具教程 2019 DLP 创新大会 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 使用emwin两个星期，收集到的一些资料对比分享 使用EMWIN大概2周，实验的平台是STM32F429，太深入的技术分享暂时没有太多，但从一个入门者的角度可以分享一些经历。近期的F7的活动估计很多朋友会用到EMWIN，希望能对大家带来帮助。EMWIN提供了很多方便的界面开发途径，丰富的函数让开发者能够快速的实现想法，效果，但众多的知识点也让入门者惘然。所以开始的时候我们弄了一个7寸屏的开发板，想法是他们提供的资料。最后他们的硬件资料还是达到了我们的预期，但软件和教程就有待提高。于是就到网上找资料。现在卖开发板就是无私 fsyicheng 297运用 本帖最后由paulhyde于2014-9-1509:37编辑我按典型电路搭的297，但是振荡了，谁能指点一下297运用本帖最后由paulhyde于2014-9-1509:37编辑等人啊，求助啊本帖最后由paulhyde于2014-9-1509:37编辑有没有谁可以帮帮我啊本帖最后由paulhyde于2014-9-1509:37编辑顶啊，不能沉啊本帖最后由paulhyde于2014-9-150 电子笔小巴 自学C语言基础视频教程全集分享 今天给大家分享的是一个C语言基础视频教程全集，C语言是一种通用的、面向过程式的计算机程序设计语言，同时也是学习嵌入式开发的一个重点部分，需要的朋友可以看看，作为参考！百度云盘下载地址：http://pan.baidu.com/s/1hsP1JAs密码：leqg自学C语言基础视频教程全集分享 深入细化 上传一个ad6的视频 如果觉得好那就回复因为还有呢每五位网友回复后上传一个上传一个ad6的视频详细说明一下Re:上传一个ad6的视频就是用AD6进行模拟仿真啊Re:上传一个ad6的视频看看AD6的视频。 heningbo 收到CCDEBUGEER了 图片回去传吧。公司的网速实在没法形容。收到CCDEBUGEER了可以正常使用么还没有试。先准备看看资料加油！！等楼主的图片呢，嘻嘻，等楼主分享CCDEBUGEER第一手最新资料咯 ltbytyn FPGA时钟问题 无沦是用离散逻辑、可编程逻辑，还是用全定制硅器件实现的任何数字设计，为了成功地操作，可靠的时钟是非常关键的。设计不良的时钟在极限的温度、电压或制造工艺的偏差情况下将导致错误的行为，并且调试困难、花销很大。在设计PLD/FPGA时通常采用几种时钟类型。时钟可分为如下四种类型：全局时钟、门控时钟、多级逻辑时钟和波动式时钟。多时钟系统能够包括上述四种时钟类型的任意组合。1．全局时钟对于一个设计项目来说，全局时钟(或同步时钟)是最简单和最可预测的时钟。在PLD/FPGA设计中最好的时钟方案 eeleader 网友正在看 CT-FT性質 - 4_連續時間傅立葉轉換的微分與積分性質 GPIO编程方法--标准库方式 1.4 比较和结论 抖动和相位噪声定义 集成运放的主要性能指标 F28335 和入门套件演示 北京大学课程：电磁学23 （21-2）Recurrent Neural Network (Part II)
