本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Developing and Evaluating an Anomaly Detection System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 TI近场供电NFC参考设计介绍 C2000创新DesignDRIVE开发套件 WEBENCH电源设计工具概述(完整版) TDA2x SOC系列（2）：前置摄像头应用 直播回放: Microchip安全系列26 - 如何将预配置证书从Microchip安全元件批量上传到AWS IoT中 LabVIEW 网络讲堂 第二季 RT thread env 视频 TI 双向 CLLLC谐振、双有源电桥(DAB) 参考设计 热门下载 场效应晶体管及其集成电路 经典教材：《电子元器件及手工焊接》(7).pdf 单片机控制的LCD心电监护仪的设计 AMC7150cv资料 μPD7802808单片机的功能及应用 Verilog HDL语言的PPT教程。包括简介、逻辑概念、语法和示例。 遗传工具箱及代码 HDS组态软件功能演示工程 数字电路课程设计教学大纲.doc Digital Signal Processing Using MATLAB 3rd Edition, by Vinay K. Ingle and John G. Proakis.pdf 热门帖子 NXP LPC1768宝马开发板 第十九章 宝马1768——CAN总线 第十九章宝马1768——CAN总线开发环境：集成开发环境μVision4IDE版本4.60.0.0主机系统：MicrosoftWindowsXP开发平台：旺宝NXPLPC1768开发板19.1CAN总线简介19.2LPC1768CAN总线控制器介绍 旺宝电子 我做的第二版stm32f4板子 这段时间一直在用stm32f4，先把我的板子放出来秀一秀，去年12月做了第一版的板子，详见：http://bbs.eeworld.com.cn/thread-313004-1-1.html由于F4的芯片比较贵，我把它做成底板+核心板模式的，由于STM32F1，F2，F4系列芯片的引脚基本兼容，核心板可以同时三个系列的芯片，在第一个版本的板子上，由于没有细看芯片手册，导致板子出现一个bug，不能同时兼容三个系列的芯片。在同一个板子上同时兼容STM32F1、F2、F4三个系列的设计方法， 05210324kw AD9680 ---双14位、1000MSPS ADC AD9680是一款双14位、速度1GSPS的ADC转换器，本器件具有片上缓冲器，以及采样保持电路，它的低功耗、小封装设计，给应用带来很大的方便。此器件可以对高至2GHz的模拟信号采样。具有宽频带、高采样率，非常好的线性特性，以及低功耗等。内部框图：主要特点：1、宽带-----高至2GHz的模拟带宽2、可缓冲输入及可编程输入端3、四个十倍频程滤波器以及数字控制振荡器支持多频段接收器的应用。4、灵活串行控制--SPI5、可编程快速过采样检测 dontium 炼狱传奇-赋值语句之战 VerilogHDL语言中存在两种赋值语言：●非阻塞型赋值语句●阻塞型赋值语句1.非阻塞型语句以赋值操作符“=”来标识的赋值操作称为“非阻塞型过程赋值（NonblockingAssignment）”。非阻塞型过程赋值语句的特点是：（1）在begin-end串行语句块中，一条非阻塞过程语句的执行不会阻塞下一条语句的执行，也就是说在本条非阻塞型过程赋值语句对应的赋值操作执行完之前，下一条语句也可以开始执行。（2）仿真过程在遇到非阻塞型过程赋值语 梦翼师兄 【晒样片】比想象中更容易，更快捷 一直就知道TI有免费的样片可以申请，大学的时候用过不少，出来工作后，没有这个习惯，另外，以前的公共邮箱现在已经是不支持，所以一直也就看看。上周看到论坛有活动，老婆和小孩外出了，一个人闲着，一时心血来潮，就到TI上去尝试申请，原来的帐号还是可以登录的，就是到了申请样片的时候，就提示不能通过，具体说什么，英语水平有限，翻译不过来。于是让同事给我开了一个公司邮箱，然后在TI的个人信息内修改了自己的邮箱，然后就TI发来一个邮箱确认邮件，确认后，资料就更新完毕，然后再去申请样片，一路顺 fsyicheng 单片机的C语言轻松入门(书)【推荐收藏】 第1章C语言概述及其开发环境的建立第2章分支程序设计第3章数据类型第4章循环程序设计第5章单片机内部资源编程第6章C语言编程综合练习点击下载浏览该文件http://www.mcuchina.cn/showdetail.asp?showid=1011单片机的C语言轻松入门(书)【推荐收藏】哪呢呀...回复：单片机的C语言轻松入门(书)【推荐收藏】楼主????怎么没见书啊~~~~回复：单片机的C语言轻松入门(书)【推荐收藏】where?回 gnkjmcu 网友正在看 inverse kinematics of 6 dof robot 开关电源稳定性分析之奈奎斯特稳定性判据 AlphaDog Proto 加权采样时间，宽度摸块 丝印调整 嵌入式数据库B7.1 SPI主控制器驱动和核心函数 1.1 电量计方案选型、基本功能介绍
