本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Implementation Note- Unrolling Parameters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 Microchip PICkit 3 Programmer To-Go功能演示 常见电路与元件的动画原理展示 直播回放: 节能减碳 - 用于光伏逆变器/储能系统的欧姆龙继电器‧开关‧连接器解决方案 2018 PSDS 研讨会系列 - (2) 同步整流的控制及其挑战 基于灵动MM32F系列大容量MCU的输液泵应用参考方案分享 EEWORLD DIY 增加点电子功能的桌面收纳盒（成果展示） TI 智能音箱和条形音箱 - 电源新设计趋势 迅速适应变化的以太网协议的3种方法 热门下载 场效应晶体管及其集成电路 经典教材：《电子元器件及手工焊接》(7).pdf 单片机控制的LCD心电监护仪的设计 AMC7150cv资料 μPD7802808单片机的功能及应用 Verilog HDL语言的PPT教程。包括简介、逻辑概念、语法和示例。 遗传工具箱及代码 HDS组态软件功能演示工程 数字电路课程设计教学大纲.doc Digital Signal Processing Using MATLAB 3rd Edition, by Vinay K. Ingle and John G. Proakis.pdf 热门帖子 tiva uart 数据输出 刚接触tiva版不会用特此请教思路：用tivaADC采样数据再通过uart3输出。目的：得到ADC采样数据的txt文件用于其他软件分析。注：uartcharput只能输出到uart，查资料有说再用vs读取串口输出txt文件，ccs本身不能输出txt。下面是我的code能从示波器看到uart3口的输出波形，但我不知道输出的具体是什么请高手指点intmain(void) { //channel0 uint32_tui32ADC0Value; weiwei microSD卡座封装 求一个microSD封装,如图示,搜了一下,封装尺寸一堆,不知道哪个合适,偷懒球求一个,如图示microSD卡座封装我给你传一个封装，应该能用。具体尺寸不知道是否合适，不合适可以修改。sd座Altium格式格式lcofjp发表于2015-2-508:55我给你传一个封装，应该能用。 OK,3ks.可有SD卡的读写程序？ wenzheng 瓦特与伏安 : 巨大的混淆 许多人都对UPS按负载选型中所用的瓦特与伏安量度之间的差异感到困惑。许多UPS和负载设备制造商对这两个量度也未加区分，也加重了这种混淆。计算设备所吸收的功率以瓦特或伏安（VA）表示。以瓦特为单位的功率是设备所吸收的有功功率。伏安被称为“视在功率”，是施加在设备上的电压与设备所吸收电流之积。瓦特和伏安额定值均有其各自的用法和目的。瓦特额定值确定的是向公共电力公司所购买的实际功率，以及由设备产生的热负载。伏安额定值用于导线和断路器的选型。对于某些类型的电气负载，如白炽灯泡，伏安和瓦特额 azhiking 出售Nano130的M0套件 手上有两款Nano130板子，打算出售一套，没有使用过，便宜出货100块，不包邮。如果需要跟帖，这款网上资料丰富，如果有E金币兑换，如果要购买的话，我会发个淘宝链接。出售Nano130的M0套件还是交换吧，免费的板子卖来买去，新塘也不会送板了的。现在TI、ST都不送开发板，就是被这样搞坏的。还是交换吧，免费的板子卖来买去，新塘也不会送板了的。现在TI、ST都不送开发板，就是被这样搞坏的。嗯，交换的话，现在也没想到要什么板子玩。本站强荐:185娱乐亗城.足球亗真_人. wateras1 提问+用stm32中，你用的是什么软件？ 用stm32中，你用的是什么软件？keil，iar，还是st的软件，我用过前2个，不过我感觉还是keil好用。大家说说自己的想法！提问+用stm32中，你用的是什么软件？keilkeil比较熟！！！好多芯片第四它IAR或者KEIL吧，这两个都还不错！因为平时还会用到msp430，出于习惯，一般还是使用IAR，不过MDK还是用的很舒服的用keil的貌似多一点呢..........最新版的MDK不错MDK，出于习惯。51就用的KEIL个人用keil但是其实都一样，根据个人习 fxw451 还不错的STM32入门教程 还不错的STM32入门教程希望对新手会有些帮助专营STM8/32QQ940436962http://y-ec.taobao.com还不错的STM32入门教程只下不回的我鄙视你们楼主好辛苦看我先只作标记有空在下在哈哈楼主好人~楼主好辛苦看我先只作标记有空在下在哈哈看看，学习下。看了下目录觉得很有用！谢谢楼主楼主辛苦了应该还不错的啦谢谢楼主我看看楼主好人，谢谢楼主！！！谢谢！楼主辛苦了...mm先感谢楼主~ranhouzaixia载~楼 fuqing5542 网友正在看 1.重点产业电池组应用 螺旋天线 直流电桥2_操作 转子流量计 Files structure PCB布局规范讲解 接口传输方式对比 PID计算方法与参数整定
