本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Evaluating a Hypothesis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 CES 2015: Zymbit推动物联网发展 Atmel AVR技术的历史 安捷伦全新EMI预兼容测试方案 超低功耗Cortex-M0+ MCU STM32 L0系列入门 Jacinto 6 QNX 全景摄像汽车解决方案 TI MCU的软件资源 基于Cortex-M7的STM32F7：高端MCU应用的挑战 树莓派的 GPIO 基础 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 电信定制版赛达卡片机如何刷机 家里好几个没拆封的电信定制监控摄像头一直因为没有开通天翼看店的业务无法使用享看APP无法登陆其它APP都无法使用这些摄像头摄像头上面是赛达型号实际是海康威视的C2C还有ds-2cd3410fd的卡片机之前的一台赛达SD-IPC6001刷了海康固件正常使用萤石APP而这些卡片机都刷不进去也不知道怎么强刷请教各位大神有知道卡片机刷机方法的指点一下可以有偿的可以加我QQ14411884 yanghao74 wince6.0 屏蔽windows键的问题 各位大神：用作工业控制X86主板，wince6.0系统如何屏蔽windows键的问题，请求各位赐教，谢谢！wince6.0屏蔽windows键的问题 harvey316 美帝最新发明：电子隐身狗。爆纽约街头遛狗照片 美帝最新发明：电子隐身狗。爆纽约街头遛狗照片同样是来自ImprovEverywhere（这个组织上网搜一下，有过不少类似的前科呢，呵）组织的古怪行为艺术。看不见的狗，如图，就是这样牵着一坨未知生物去街上遛弯。9月27日大约有2000位人(oioi：omg这么多)参与了他们的这个活动(似乎大部分也指是路人围观一下)。在纽约布鲁克林某条街，一群看不见模样的隐身狗入侵地球。这里还有当时的一个视频(1分05秒)，两只隐身狗竟然打架了！#需要注意的是：隐身狗invisibledo lopopo IAR FOR MSP430 USER GUIDE IARFORMSP430USERGUIDEIARFORMSP430USERGUIDE谢谢喽！回复楼主guanglin的帖子Thanksverymuch! guanglin 这里有搞硬件维修的吗？ 我想找两位硬件维修人员！条件:懂电路板的检测和维修，电脑显示器、主板、打印机等电脑周边硬件的维修！最好的在上海浦东，联系E-Mail:kjyren@163.com这里有搞硬件维修的吗？lz要干嘛？以后需再关注，现在先帮你顶一下帮楼主顶一下!顺便也接点分 naixinxiaozi wince从挂起状态唤醒之后不能正常进入系统？ 根据串口调试输出信息可以看出，挂起之后最后的操作时OEMPowerOff,在oal中定义最终将进入一段汇编代码，唤醒之后继续运行OEMPowerOff的后半段代码，恢复了寄存器等的设置。OEMPowerOff函数推出之后，输出了一个驱动PowerOn的调试信息。1.这是否说明wince系统已经被唤醒2.如果唤醒，为什么唤醒之后屏幕没有显示，背光也没有亮，调试信息也没有这两个驱动的输出。（显示和背光驱动，经测试，能够正常关闭和开启，也就是说LCD_PowerOn、LCD_PowerOf wangxianfa 网友正在看 BIST2 Parallel ORA MISR 软件自带原理图库介绍与编辑 第5课 NAND FLASH控制器 各种模拟调制抗噪声性能分析及应用 ams 医用/工业CT医疗影像探测器芯片应用与解决方案 VSB和幅度调制抗噪声性能分析 字符设备驱动（第一节） 智能扬声器投影技术
