本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Problem Motivation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 模拟精英—与业内专家面对面互联2 [高精度实验室] 接口 : (3) Ethernet 以太网 计算机体系结构_国防科大_王志英 带有呼吸和旋转效果的 LED 光环解决方案介绍 一节课了解电脑如何进行逻辑运算 THS6222 宽带 PLC 线路驱动器概述 AVR Atmega32微控制器-向LCD传输字符串 How To Track Down Common Mode Noise如何跟踪共模噪声 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 经验交流 使用过cadence的conformalLEC，经常可能运行到某个步骤99%的时候停在那里不动了。也见到synopsys的formality使用者遇到过这样的问题我认为这通常由于比较规模太大或者内存不够造成的，不排除少数情况工具有bug造成内存泄露。解决办法：1.检查是否用的64bit操作2.化整为零，用hierarchy的方法比较。3.增加内存，或者增加swap的大小4.如果是版本支持，采取distributecompare多用几个cpu做经验交流嗯对啊， eeleader-mcu 【转】Google工程师：教你用树莓派+Arduino+TensorFlow搭建图像识别小车 从买第一个Arduino套装开始，我接触机器人有好几年了，但直到最近才开始做完整的课题。期间有两项技能为我打开了新世界的大门：Python和Linux。他们背后，是强大的开源社区。掌握了这两样工具的工具（元工具），你感觉网上遍地是趁手的兵器。上周在公司内部编程培训时，有一句话深得我心：我们是软件工程师，不是程序员。我们的工作不是写程序，而是合理使用工具解决问题。在Google，如果你觉得自己不得不从零开始写某项功能，只是你还没有找到相应的工具罢了。在开源社区更是如此。这 王达业 原理图库的添加问题 刚刚安装了AD14；不知道那个原理图库怎么安装，原理图库的添加问题AD表示没用过，网上搜索一下资料或等其它网友回复:)这个跟其他ad版本一样啊，install你的原理图库就好了啊。。。。。我不知道楼主是刚接触还是？ 用了一段时间了；以前是用AD6.9版的；现在用AD14的，在原理图库画了个原件想了很多办法都导不到原理图去；就是哪个PIACE;都是灭的 非常感谢老鸟，有你的指点问题解决了；菜鸟1号致谢 解决就好，我白天忙着就没时间上论坛。但是给你个建议，一般发帖这些的，图 NJMKL 美光新春来集福 京东E卡等你来抽 新春盈门，佳节将至，不知道最近大家有没有集齐支付宝的五福？美光在此新春佳节，特邀大家前来集福，更有京东E卡等你来抽！活动时间：即日起2月15日参与步骤：1、微信扫描下图二维码，关注美光科技VIP俱乐部，填写欢迎语步骤一中的表单，加入美光VIP俱乐部；2、点击步骤二中的链接，参与美光新春来集福活动，即有机会获得20-50元面值不等的京东E卡！注：只有成功注册成为美光VIP俱乐部的会员才有获奖资格，我们将审核您的注册信息。如符合获奖条件，我们将在活动结束后1- EEWORLD社区 IC设计建模：设计公司、EDA、封装厂商新的合作方式（个人在项目中的一些体会） 刚进入实验室几个星期，谈谈自己的一些心得体会，希望能与各位设计高手多多交流，请大家多指教：进入深亚微米设计时代，IC设计再也不可能是仅仅是IC设计人员的事情了，更小的尺寸所带来的诸如寄生效应，新的电气特性，使得后端的布局布线，IO的设计，电源地的分布，封装的设计变得越来越重要了。我虽然才进入实验室工作几个星期，就已经在平时的设计项目中有这方面的体会。比如我们设计的芯片到封装厂商投片后，发现部分功能有问题。我们从设计上找原因，发现没有功能问题，我们从电路上找原因，发现是输 ys3663391 10月20日直播回顾：无需光耦的Flyback隔离电源设计（含视频、演讲文档、问答） 直播时间：10月20日10:00-11:30直播主题:无需光耦的Flyback隔离电源设计演讲文档：点此下载观看回放：点击观看问答汇总： 1,ADI有没有内置电感的DC-DC芯片？ A:有的，我们有电源模块，内置电感和功率器件，https://www.analog.com/en/products/power-management/umodule-regulators.html 2,ADI有没 dancerzj 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
