本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Anomaly Detection vs. Supervised Learning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 简化 USB3.1 设计的验证和调试 MSP430 LaunchPad 入门 i.MX Linux开发实战指南 智能密码锁（IoTT大篷车） Altium Designer 入门4层智能车全套PCB设计教程 3D TOF机器人：障碍物检测，防撞和导航 高效率的强光手电筒驱动方案：有效延长电池寿命 ARM嵌入式linux系统开发 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 长沙市招一位助理工程师 电子类 长沙市招一位助理工程师。要求：熟练使用PORTEL等PCB制板软件熟悉单片机51AVR系列.熟悉C语言.动手能力强，可以独立对样板装配，调试.招聘部门名称：浙江金之路信息科技有限公司长沙研发中心网站：www.zj-jzl.com浙江金之路信息科技有限公司是2007年2月成立的拥有软件企业资质的高新技术企业，公司坐落于杭州市西湖区万塘路、毗邻黄龙核心商务区和浙大玉泉校区，主要为通信运营商提供网络建设、网络优化服务和低碳节能处理，集产品软硬件研发、生产、销售和工 dengqiang EEWORLD大学堂----Microsemi FPGA快速入门教程 MicrosemiFPGA快速入门教程：http://training.eeworld.com.cn/course/553EEWORLD大学堂----MicrosemiFPGA快速入门教程 FPGAfans2015 电容在电路中的作用得知方法 电容器在电子电路中几乎是不可缺少的储能元件，它具有隔断直流、连通交流、阻止低频的特性。广泛应用在耦合、隔直、旁路、滤波、调谐、能量转换和自动控制等电路中。熟悉电容器在不同电路中的名称意义，有助于我们读懂电子电路图。1．滤波电容它接在直流电源的正、负极之间，以滤除直流电源中不需要的交流成分，使直流电平滑。一般常采用大容量的电解电容器，也可以在电路中同时并接其他类型的小容量电容以滤除高频交流电。2．退耦电容并接于放大电路的电源正、负极之间，防止由电源内阻形成的正反馈而引起的 aishuang WinCE SQL SERVER 的问题请教大家！ 我想在wince上创建sqlserverce数据库，是否需要在创建操作系统影像的时候，在pb中添加sqlce2.0，来创建本地数据库？我在pb中加入了sqlce2.0，但在编译操作系统的时候出现不能继续执行下去。WinCESQLSERVER的问题请教大家！ FAKDZY 【MicroPython】之开箱体验 前言：非常感谢EEWORLD和版主组织的这次microPython开发板体验活动，并且很荣幸能够申请到。microPython相比Arduino确实还有待进一步去添砖添瓦，就从这里开始吧。希望此次试玩能够对microPython有一个更清楚的认识，下面一起来看看这块小板。总结：整体来看板子还是挺漂亮的，基本上和原版大小差不多，PCB板布局发生了些变化而且，另外去掉了三轴加速度传感器，其余地方基本和原版兼容。不过个 windworld 普通ARM板子，为啥烧了内核后还要烧文件系统？ 个人还没有超过PC那种linux系统的思考范围，不明白为啥烧了内核以后还要烧文件系统。文件系统不是由内核自己建立的？普通ARM板子，为啥烧了内核后还要烧文件系统？烧写的内核是二进制文件，需要根文件系统进行挂载引用1楼outblue的回复:烧写的内核是二进制文件，需要根文件系统进行挂载 不能理解，能否给个详细解释，谢谢。个人觉得，其实这个确实不是很好理解问题，好像就像在讨论是先有鸡还是先有但的问题。其实你PC上的linux也是有内核，也有文件系统的，启动内核后会去挂载文 sleepdragon1986 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 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