本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Motivation II- Visualization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 各种电容的介绍 Arduino和树莓派之间的比较 使用STM32 Nucleo撬开针对物联网的ARM mbed IDE之门 Arduino红外传感报警器 基于 TI DLP® 技术的工业创新应用 IGBT模块技术、驱动和应用 2020 EDA精英赛新思赛题点评 ST-EEWORLD线下网友见面会实录 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 TMS320C50实例编程分享 用C语言编写一个具有中断功能的TMS320C50程序，用硬件仿真器进行调试。/*本程序是TMS320C50的一个串行口输入输出程序。TMS320C50与PCM编译码器MC14LC5480通过串行口相接。中断程序从串行口读人8位数据，并将它写回串行口*/#defineVEC_ADDR(volatileint*)0x00;/*矢量地址*/Fvolatileint*RCV_ADD=(volatileint*)0x20;/*C50串行口接收寄存器地址*/volati Aguilera 【雅特力AT32A403A 车规MCU开发板】+定时器输出不同占空比带死区的互补方波 第十篇：定时器输出不同占空比带死区的互补方波这篇文章将来测评AT32A403A的硬件定时器输出方波AT32A403A有17个定时器，包括2个高级定时器、10个通用定时器、2个基本定时器、2个WDT定时器和1个系统滴答定时器。这里我将用AT32A403A的高级定时器定时器1输出方波。定时器1支持输出7个通道的PWM，其中3组可为互补通道，这次测试就用到这3组。首先，在hardware文件夹中新建TIMER1.cc等C文件及其对应的h头文件。第二步，通过WorkBe dmzdmz666666 RT-Thread 1.1.0 RC 版本发布 原计划在2012年9月30日发布的RT-Thread1.1.0Beta2版本变更为RT-Thread1.1.0RC现在发布了。RC版本的发布意味着离RT-Thread1.1.0正式版的发布已经不远了，在RC版本之后，将不再有新功能加入。欢迎大家测试，让我们一起迎接RT-Thread1.1.0正式版的到来。此次发布主要是加入了USBdevicestack；RTGUI组件与github上的RTGUI开发分支保持同步；以下是详细的更新内容：内核： lgnq TI大牛Dan Mitchell作品 Designing Stable Control Loops TI大牛DanMitchell作品DesigningStableControlLoopsTI大牛DanMitchell作品DesigningStableControlLoops tonytong 如果想用单片机做一个四路抢答器，需要哪些元件呢？ 如果想用单片机做一个四路抢答器，通常需要准备以下核心元件和一些辅助元件。以下是一个详细的元件清单及其简要说明：核心元件单片机：作用：作为抢答器的核心控制单元，负责接收按键信号、处理抢答逻辑、控制显示和声音提示等功能。推荐型号：STC89C52、STC89C51、AT89C51等51系列单片机，这些单片机具有足够的IO口和运算能力，适合用于此类项目。按键模块：作用：提供选手的抢答输入。元件：四个独立按键，分别连接单片机的不同IO口，用于四个选手的抢答输入。显示模 猎芯科技 PWM芯片被厂家打磨掉了，求推测芯片型号 一个开关电源板、8脚芯片型号被厂家打磨掉了，请高手推测一下型号PWM芯片被厂家打磨掉了，求推测芯片型号你的电原理图中已经标注芯片型号是MIC38C43BM。你这娃也是的，至少要自己手绘IC和它外围的线路元件啊！你这张图名下带有推销PWM芯片的嫌疑！ 邦尼医械维修网 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
