本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Gradient Checking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 [高精度实验室] 接口 : (7) 信号调节与优化 直播回放: Qorvo, muRata, Keysight合作 - UWB市场新机遇 通信电子线路 2017第四届全国虚拟仪器大赛赛前培训 电源设计小贴士34：如何设计简单的隔离偏置电源 Microchip时钟与时序应用解决方案 一天攻破K60 Vishay威世科技--分流电阻 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 晒晒STM32F746-DISCO订单，大家一起来嗨 趁着心情好，嗯。于是下单子买了STM32F746-DISCO这个板，任性了一把，怎么着也不能落后不是。这个板资源相当丰富啊，回来瞎搞搞不错啊，大家都买了吗？买了的大家一起搞搞，兴许楠哥一高兴给大家发个女朋友啥的晒晒STM32F746-DISCO订单，大家一起来嗨充气的在哪买的呢好多网站没看到abszy发表于2015-7-810:49在哪买的呢好多网站没看到 ickey这时M7内核的吗？qq849682862发表于2015-7-8 人民币的幻想 LVDS to USB TS码流采集器（盒）/适配器 本帖最后由jameswangsynnex于2015-3-319:58编辑LVDStoUSBTS码流采集器（盒）/适配器将各类设备的SPI/LVDS(LowVoltageDifferentialSignaling)接口与PC设备的USB口连接，即能够方便的完成信号的传输和转换，截取TS(Transportstream)流，完成DTV等节目的实时存取和回放，达到分析，检测，浏览，录制的功能，实现PVR的效果。比如对于STB厂商来说，购买码流录制设备能节约大量的时间 abc978118 说好的超音赶美呢? 2016年12月22日，某海军航空兵飞行团按计划组织飞行训练。“01、01，准备降落，汇报飞机高度……”上午7时许，参谋长李永文正指挥地面塔台人员引导在空战机降落，突然听到空地指挥通话中传来奇怪的声音，“祖传秘方，神奇特效！3个疗程，包去病根……”飞行控制塔台内的人们呆若木鸡。在航线交错的城市上空，空地指挥通信就像是道路交通“信号灯”，一旦因频率受到干扰而失控，飞行员将得不到及时准确的调度信息，飞行器危险接近和相撞的风险大幅增加，严重影响飞行安全！“立即停用该波道频率！使用备 PowerAnts 关于头文件的问题 最近我在学习launchpad，但是今天在看第一个例程的时候就遇到不懂得地方了#include\"io430.h\"intmain(void){//StopwatchdogtimertopreventtimeoutresetWDTCTL=WDTPW+WDTHOLD;P1DIR|=0x01;//SetP1.0tooutputdirectionwhile(1){volatileunsig 小小白 求2812原理图布线，自己做的时候有问题，求解…… 小弟最近尝试自己画PCB图，准备先画个核心板，包括2812芯片，电源芯片，扩展的存储器IS61LV51216和SST39VF400，引脚扩展以及别的基本结构，但是画完觉得连线好复杂啊，特别是在存储器这块，布局和布线出现了严重问题，谁有参考的布局和布线，发一个，感激不尽，跪求高手指点……感谢感谢！求2812原理图布线，自己做的时候有问题，求解……可以参考28346的布线图，附件是TI的PCB版图： pl0710 【STM32H7S78-DK测评】0.测评计划前瞻 这次测评把家底的一张测评券和全部E金币都拿来用了，不整点漂亮的活有点对不起这个板子测评计划：本次的板卡主要推广ST的屏幕GUI性能，所以主要测评方向为H7S的图像性能和应用，计划使用STM32H7S制作一个实时温度监护器第一周：测评板卡外观，熟悉手册第二周：尝试使用TOUCHGFX驱动屏幕，移植FREERTOS系统第三周：使用RTC定时器，并联合显示屏实现时钟功能第四周：增加数字温度传感器，尝试在TOUCHGFX中使用图表控件的方式展示出来第五周：使用NANOEDGE 电子烂人 网友正在看 模拟电子技术基础41 汇编LED驱动实验-驱动编写 原理图工具栏图标不显示了，怎么调出来？ Qt信号槽介绍 5元钱简易防偷拍神器，快来动手做一个吧 MATLAB Arduino（18）:在MATLAB中使用fill() -缩放和平移二维动画 嵌入式软硬件裁剪原则 Linux驱动开发—中断程序编写与测试
