本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： K-Means Algorithm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 手把手教你学ESP32--基于MicroPython labview2016 HVI系列 - 如何驱动碳化硅 MOSFET 以优化高功率系统的性能和可靠性 ARM9嵌入式视频教程（天祥电子） CapTIvate<sup>TM </sup>技术软件设计快速指南 C2000™工业驱动与自动化_2016 TI 嵌入式产品研讨会实录 正点原子Linux视频 超低功耗传感应用: 使用 CC13xx / CC26xx 传感器控制器 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 stm32的can问题太多了 1.正常模式输出引脚没有信号2.使用fifo1中断接受，根本不进中断，3，列表模式lookback也巡行不对我以前发过很多can的帖子不知道为什么没有一个st的人出来回答是回避还是？能不鞥给的例程多一点，资料太少了stm32的can问题太多了芯片没问题在万利板上要Remap一下，因为管脚不在默认状态芯片没问题还有我上面说的那些问题如果没问题，能否提供一个对接can互传成功的还有 bfy520 altera EP2C5T144C8N核心板 80元 本站强荐:185娱乐ね城.足球ね真_人.彩票齐全ね手机可投ね注任何游戏.首次开户送10元.首存送58元.信誉绝对保证185.ccalteraEP2C5T144C8N核心板80元下载器是不是赠送的啊？本站强荐:185娱乐1城.足球1真_人.彩票齐全1手机可投1注任何游戏.首次开户送10元.首存送58元.信誉绝对保证185.cc osoon2008 电子设计大赛放大类F 题 怎么用opa842实验1600倍放大啊？急！！！在线等电子设计大赛放大类F题对信号频率较低低的情况下。采用opa842两级放大。因为开环增益只有110，一级达不到1600。两级均衡一下各放大40倍谢谢 那个远方流浪 关于电话防雷击的一个简单实用方法，很简单但有效 关于电话防雷击的一个简单实用方法，很简单但有效关于电话防雷击的一个简单实用方法，很简单但有效这也太简单点了吧就两二器件？楼主有试过有效么？怎么试验呢……等着雷击……哈哈哈哈!很搞笑,都没有试就知道有效!真是佳人才子!这种防雷应该是不行的你这是意淫出来的吧这个帖子很古老了 linda_xia AND谈TEC控制器(ADN883X)原理 TEC(ThermoelectricCooler)是一种根据电流走向来使物体制冷和制热的半导体装置。而TEC控制器(ADN883X)控制通过TEC的电流方向，从而精确地调整物体的温度。它效率高、稳定性高、可靠性高并且尺寸小。可用于激光系统的温度控制、生物医学、检测及分析仪等领域。将激光驱动器与TEC控制器一同使用，便可实现二极管激光器的高性能与低成本。TEC控制器基本框图如下。以集成FET管的TEC控制器为例，通常包含以下几部分：高精度、低温漂的温度信号测量误差放大器，补偿放大器，参考 swp002 【Follow me第二季第3期】任务汇总 入门任务：搭建环境，下载调试示例程序，Blink，按键;基础任务：quad-spiflash和octo-spiflash配置及读写速度测试；DAC配置生成波形及性能测试;进阶任务：示例程序中新增命令打印信息;扩展任务：设计一个类似信号发生器功能的例程。可在示例程序上修改。通过命令或按键，设置DAC输出波形，可通过flash存储历史波形等信息。入门任务：开箱：https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1299299-1-1.htm beyond_笑谈 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
