本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Regularization and Bias-Variance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ARM的嵌入式Linux系统开发 上 电路（江苏大学） 如何使用独立计量 ADC 设计单相分流电表 Microchip低成本dsPIC® DSC电机控制方案 英飞凌3D图像传感器IC DE2-SOC视频传输Demo Microsemi FPGA开发工具——Libero集成开发环境详解 TI-RSLK 模块 13 - 计时器 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 富士通开发板DIY_电源 富士通开发板DIY的活动开展以来，为了配合小组的活动，我个人选择了其中开关电源的设计内容。根据大家的意见和要求，针对此次开发工作和应用的实际需要，电源分为两个部分：一是供给开发板系统的供电，二是要保证电机驱动及外协联网控制部分的供电。由于大家是初次合作相互间的了解不是太多，大家及合作有独立完成工作。也具有一定的挑战性和功能的完备性挑战。电源是大家都知道的、系统可靠工作必备的能源。可有时往往因为电源技术指标的欠佳，造成系统工作失误和系统应用程序错乱，或者叫程序跑飞。目前的MCU系统 lshjiang 古代罗马人的厕所~~ 那时候的上厕所可是公共事务，但是男女分开么？这点纪录片里没说。令我比较吃惊的是那时候就有坐便啦，而且还是这种布局，这是不是为了方便大家在如厕的时候交谈呢？知道这个是什么吗？这是厕纸。据那位大伯介绍，罗马的厕所是没有厕纸的，但是会提供可以反复使用的海绵，这，这，这也行么？而最早的厕纸则是中国人发明的，每张都有A0那么大，不过我怎么看怎么觉着这纸像我们画图用的拷贝纸啊。古代罗马人的厕所~~有点像真的，罗马人看来文明的起源很早啊，是因为玛雅人的关系么？我其实很服古人的。好多东西在科学不发 xyh_521 单片机的引脚如何定义呀？/ 看一下这段代码：#includeREG2051.H#defineTRUE1#defineFALSE0#defineucharunsignedchar#defineuintunsignedint#defineN20/*设定电流电压数字量的上下限*/#defineXLIMIT0#defineSLIMIT400/*DAC7513N引脚定义*/sbitSD=P1^5;sbitSCK=P1^4;sbitFS lmingzhen 为什么窗口函数放在含非主函数的.cpp文件下属性页就弹不出来？？ 为什么创建属性页的WM_command函数（LPARAMCommandShowProp（））放在主函数WINMAIN的.cpp文件中可以用弹出属性页，把函数（LPARAMCommandShowProp（））放在其他.cpp函数下属性页就弹不出来？？为什么窗口函数放在含非主函数的.cpp文件下属性页就弹不出来？？自己顶一下,再解释下同一函数放在同一文件调用能成功,放在其他文件中不能成功调用 evilsop TPYBoard MicroPython 固件开发教程使用mpy-cross工具生成mpy文件 此内容由EEWORLD论坛网友loktar原创，如需转载或用于商业用途需征得作者同意并注明出处TPYBoardMicroPython固件开发教程使用mpy-cross工具生成mpy文件 loktar 【Follow me第二季第3期】作品提交 【前言】感谢EEWORLD以及得捷电子组织这么好的活动，我也能荣幸的成为活动的一员。通过老师的细心教学，以及各位小伙伴位的无私分享了自己的代码，我经过两个月的学习，终于完成了所有的任务。下面我将逐一介绍我所完成的各项任务。【硬件】EK-RA6M5开发板：【软件】1、e2studio.2、MobaXterm_Personal_24.03、jlinkTTview【经验分享】1、【Followme第二季第3期】基础任务-DigiKey得捷技术专区 lugl4313820 网友正在看 the-future-of-intelligent-applications 英特尔FPGA深度学习加速套件介绍 异步电动机矢量控制思想 U-Boot移植 电源设计小贴士14：SEPIC 转换器提供高效偏置电源 PSpice扫描参数 3 Arduino 自定义函数库的开发 操作系统相关概念
