本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Reconstruction from Compressed Representation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 自激振荡开关电源电路构成特点及工作原理介绍 直播回放: 无需光耦的 flyback 隔离电源设计 直播回放： Keysight 小探头，大学问，别让探头拖累你的测试结果！ 空中游戏手柄 电源设计小贴士39：同步整流带来的不仅仅是高效率 正点原子手把手教你学STM32-M4 利用TI SimpleLink蓝牙、MCU和模拟器件构建无线音频解决方案（2） 热通风和空调（HVAC）系统中的预测和预防性维护 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 讨论一个功耗问题 msp430的功耗非常低。如果用msp430+分段式LCD显示屏做一个小电子钟，这样两节南孚电池能用多久。讨论一个功耗问题这个没测算过。不过网上有段视频，用两颗土豆插金属片产生的化学电压就能驱动430加一块断码LCD，显示时间。视频在哪儿你上GOOGLE搜下么，土豆驱动430做的好，可以用两年。 dsp_comm PIC16F1827单周期语句是按FOSC/4跑的吗？ PIC16F1827单周期语句是按FOSC/4跑的吗？如果是的话，是否可以设置成不4分频跑呢？PIC16F1827单周期语句是按FOSC/4跑的吗？现在我看到的是跑一个单周期语句是0.125uS=8MHz(主频我设置为内部32MHz),相当于4分频运行熟悉PIC的朋友帮忙解释下！非常感谢！一条确定的基本指令，包含确定个数的机器周期，机器周期定了，这条指令执行的时间就定了。不能改。 and01 学习干货 学习电路的一些教材电子书目录：数学物理方法梁昆淼（第四版）（含答案书）通信原理(第六版)樊昌信曹丽娜_第六版--课后思考题及习题答案（含答案书）线性代数(第五版)].同济大学（含答案书与第六版）信号与线性系统分析习题全解(吴大正第4版)(含答案书)https://pan.baidu.com/s/1VoiiSETXzcmM0V1nEAbiyA学习干货 百度云比较难分享文件，上传失败了，晚点我再试试 2dsf 免费申请测评：ST NUCLEO-C031C6开发板 NUCLEO-C031C6是意法半导体推出的低成本MCU系列之一。该板非常适合用于快速原型制作，其标准化连接让设计人员可以在整个Nucleo板产品组合中构建和重复利用附加硬件。NUCLEO-C031C6提供与Arduino兼容的连接器，标准化ST连接器(Morpho)提供对MCU上所有可用IO的访问。STMNUCLEO-C031C6Nucleo开发板包括即用型软件示例，由IAR和Keil开发工具以及基于GCC的IDE提供支持。NUCLEO-C031C6设有ST-LI eric_wang STR711的管脚能不能和5V管脚直连？ STR711的管脚能不能和5V管脚直连？有什么特殊需要一定要这样吗？不能接一个限流电阻吗？如果没有特殊需要，最好不要直连原来是5V的，准备把51换成STR711，其它都不变，所以很多信号线接口还是5V的，估计应该没问题，因为我原来51系统有个W19B320FALSH，芯片电源用3.3V,数据线接5V，一直没问题把原来的51系统升级了非常抱歉，希望不要造成 YaoHui 【嵌入式AI挑战营 】-03-RV1106自制底板的使用 前段时间在做这个底板，所以花了点时间，今天给大家分享一下，主要是做了接口的扩展，包括IO口、SPI-Flash,Led、RS485接口、IIC的温度传感器、调试串口，还有外部供电接口供电电压从6V到36V均可以正常供电，还带有反接保护，保证稳定运行，调试串口是Typec接口，用起来很方便。好了直接上图不废话。原理图上图，需要的大家自己抄一下。PCB的电路图测试一下，串口正常工作整体的看看。这个是按键，带了自首发的RS485的接口独立供电还 申小林 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
