本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Using An SVM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 LIGO发现引力波新闻发布会 中文字幕 跟我学myRIO 聊天学Xilinx Vivado设计套件 Keysight World 2019 汽车分论坛回顾 Silicon Labs Lua脚本语言在大批量自动测试中的应用 世健的 ADI 之路主题游第一站：工业自动化 电子测量与智能仪器(浙江大学) 新唐 8051单片机教程 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 【转帖】常用电压器的详细介绍 生活中我们常常会用到变压器，电视机里，收录机里，空调里等电器里都会见到变压器。那么生活中常见的变压器有哪些，又是怎么用到的呢?看了这篇文章，我们多多少少有了一些了解。以下是对一些常用电压器的详细介绍：1、中频变压器打开收录机后盖，在线路板上就能看见几只银白色的正方体金属壳上边有个“一”字槽口，可用无感螺丝刀轻轻旋动，有红、白、绿等颜色，这就是中频变压器。晶体管收音机中采用的中频变压器有单调谐回路和双调谐回路两种。其外形和电路符号如图1所示。图1中频变压器中频变压器主要在 皇华Ameya360 学习Cortex-A7汇编常用命令 处理内部数据传输指令处理器内进行数据传递，常见的操作有如下3种。 将数据从一个寄存器传递到另外一个寄存器。 将数据从一个寄存器传递到特殊寄存器，如CPSR和SPSR寄存器。 将立即数传递到寄存器。 数据传输常用的指令有3个：MOV、MRS、MSR，这3个指令的用法如下 指令 目的 源 描述 MOV R0 R1 将R1中的数据复制到R0中 MRS R0 CPSR 将特殊寄存器 lugl4313820 极品工业仪表控件iocomp 3.04绿色版,用VB的有福了 转自OURAVR论坛极品工业仪表控件iocomp3.04绿色版,用VB的有福了正需要这个,谢谢分享.不过有C#版本更好了.回复楼主fish001的帖子先下下来看看很好别上当，什么绿色版，还是共享的。 fish001 8962的中文显示原理 有没有人能够给我详细的介绍下8962中文显示的原理啊？求助大神，小弟拜谢！！！8962的中文显示原理 carefreeman88 真的希望了解nRF2401和无线串口 我考察了好几天的解决方案，都定型了nRF2401和2402了，可是今天去买。一个商家说2401系列都停产了，2.4G走微波，效果不好且传不远，说无线数传模块都替代了这类产品，还让我问问懂行的人，说只有不懂行的人才用2401走2.4G呢，请问是这样的吗，要是这样，我就的换方案了，摆脱帮忙啊真的希望了解nRF2401和无线串口可以用nRF24L01啊！~Re:真的希望了解nRF2401和无线串口 dreamprosper 电机驱动设计中需要注意的 应用笔记：正确理解驱动电流与驱动速度；应用笔记：驱动电路中的误开通及应对方法电机驱动设计中需要注意的非常好的电子资料，很有帮助，下载保存了，谢谢分享mark稍后学习学习非常感谢，这个资料很好，对正学习电机驱动的我很有帮助这个资料对于电机驱动部分讲的还是不错的，文中利用稳压管产生负电压的设计还没见过 目前来说，很多低成本设计都是基于这种设计。资料很好学习一下很好的学习资料非常感谢，这个资料很好有没有上管驱动的相关资料？ 花生酱PLUS 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 Enlighten实时全局照明SDK 触控USB鼠标实验(M3) 明德扬的FPGA设计模板 matlab基本操作函数cylinder C2000DesignDRIVE 位置管理器
