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 毫米波雷达的应用无处不在 计算机体系结构 （华中科技大学） 低噪声 μModule DC/DC 转换器简化了 EMI 设计 故障指示器采集单元的电源解决方案 直播回放: 与英飞凌一同探寻网络摄像机的黑科技 【虚拟仪器大赛】自平衡自行车 使用虚拟JTAG与FPGA通信并调测FPGA EDA技术 杭电 郭裕顺 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 水——贴PDA是啥怎么用？ 大家寄快递的时候可能会经常看见快递员手里拿着一个设备，可以扫码还可以打电话，后来问了快递员才知道原来那个叫做PDA。下面根据我的了解说两句，哈哈，欢迎高手改正补充~~先看一下PDA英语全称，PersonalDigitalAssistant，顾名思义就是个人数字助手的意思啦。作为数字工具，主要用来辅助个人工作的，具有提供记事、通讯录、名片交换、行程安排等功能。生活中这类产品非常多见，这里就不多说了。除了生活，工业上也有很多地方要运用到PDA，就像上面所说的快递行业啦~此外，像物流、仓储、巡检执 UROVO msp430g2553红外遥控解码 基于MSP430G2553的红外遥控红外遥控原理：红外无线遥控主要用于短距离（一般10米以内可靠）控制被操作对象。我们家里有很多电器都用到了红外遥控，比如，电视机，DVD，空调等。这里主要讲用于MP3的遥控器。这种遥控器小巧便宜随处可见，电子市场和各淘宝上的电子元件卖家的店里更是相当的廉价（2块钱左右）。先来讲讲它的物理特性，遥控板上有21个按键，意味着你有21种功能选择，遥控器长方形一只手就能握完。它能发射频率约为38KHZ的载波，不可见，这种电波是红外线 jqh_111 三极管下拉电阻取值作用 12V直流无刷电机，低压测试RD信号不稳，去掉下拉电阻R8就可以了，R8(经验值2K)能拿掉吗，作用是什么三极管下拉电阻取值作用R8的作用是稳定Q2的电平的作用，你这里的R810K合适，R7太大，R7减小到200R比较合适保证FGO浮空的时候三极管输入为低电平。确保此时三极管不导通。【低压测试RD信号不稳，去掉下拉电阻R8就可以了，R8(经验值2K)能拿掉吗，作用是什么】去掉R8即可正常，是你的三极管电流放大倍数恰为低限，有R8分流，电流放大倍数就不够 李二峰 【中科蓝讯AB32VG1 RISC-V评估板】电流电压检测项目开发 1.首先创建项目，项目名称meterADC2、然后选择硬件，开通ADC，这里板子只支持ADC0，芯片支持多个通道，3、从文件中可以找到引脚的配置，其中AB32VG1有16个通道的10bit的ADC模块。 最大采样速度是78k/s;ADC模块时钟的最大速度是1MHz 有内部100k的上拉电阻 这里对应的是arduino接口的A3,是ADC7，引脚PE.54、创建新的文件adc.c，代码如下#incl 北方 NaNo型WiFi接受模块 目前很多行业都在趋向迷你化,公司结合自身技术情况,有推出一款NaNo型的WiFi接受器：150兆，灵敏度高！使用方便，只要安装一个小驱动就可以，是旅行商务人事的好伴侣，希望wifi爱好者会青睐！有兴趣的可以联系QQ:42142951MP:13510620050nanowifi接收器NaNo型WiFi接受模块 natertech 关于环路补偿，这一篇就够了 作为工程师,每天接触的是电源的设计工程师，发现不管是电源的老手、高手、新手，几乎对控制环路的设计一筹莫展，基本上靠实验。靠实验当然是可以的,但出问题时往往无从下手，在这里我想以反激电源为例子(在所有拓扑中环路是最难的,由于RHZ的存在)，大概说一下怎么计算，至少使大家在有问题时能从理论上分析出解决问题的思路。示意图:这里给出了右半平面零点的原理表示,这对用PSPICE做仿真很有用,可以直接套用此图。递函数自己写吧,正好锻炼一下,把输出电压除以输 木犯001号 网友正在看 Altium Designer—制作封装元件 图像色彩空间（Bayer） BC20模组原理图绘制-串口通信部分 Geomerics 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