本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Anomaly Detection using the Multivariate Gaussian Distribution (Optional)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 PMSM控制技术：功率级 - 第3章电机控制电子实验室 Analog IC Design UCD3138模拟前端（AFE）模块 TI-RSLK 模块 8 - 连接输入和输出 电子封装中的力学 研讨会：ADI MEMS 传感器开启条件状态监测的新纪元 据说是世界上第一款可卷曲硬体无线便携键盘 直播回放：Littelfuse 碳化硅(SiC) MOSFET和肖特基二极管产品介绍及相关应用 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 【科普】你知道信号源阻抗匹配及各项参数如何设置吗？ 【科普】你知道信号源阻抗匹配及各项参数如何设置吗？【科普】你知道信号源阻抗匹配及各项参数如何设置吗？ aigtekatdz eVC 4.0 问题 （1）FindSource对话框问题描述如下：写了个winCE程序，调试时出现FindSource对话框PleaseenterthepathforONEXIT.C右侧有三个按钮：OK，CancelNetwork点取消按钮，程序能继续运行。那位又遇到过这个问题的，怎么解决的吼一声啊！eVC4.0问题补充下：编译警告问题：corelibc.lib(wwinmain.obj):warningLNK4209:deb hehua DA芯片的基准电压大家一般都用什么芯片来提供？ DA芯片的基准电压大家一般都用什么芯片来提供？DA芯片的基准电压大家一般都用什么芯片来提供？TL431！常用的是431，还有用spx385的，Lm285，，嗯感觉385的误差有点大，20mv了回复沙发扬帆起航的帖子还是431比较好买一些啊回复板凳qwqwqw2088的帖子楼主用DA做什么呢，没有要求怎么提供芯片型号需要给da芯片提供参考电压用的。。。推荐几款2.048V的呗回复6楼affe33的帖子有个问题请问一下如果da芯片的vdd是5v那么d smartygt 电子变压器设计手册 本帖最后由paulhyde于2014-9-1502:58编辑电子变压器设计手册，很好的变压器学习资料，不容错过哦！电子变压器设计手册本帖最后由paulhyde于2014-9-1502:58编辑顶顶顶！！！！！！！！1:carnation:不错的资料本帖最后由paulhyde于2014-9-1502:58编辑谢谢楼主分享好资料。本帖最后由paulhyde于2014-9-1502:58编辑没看到！本帖最 风亦路 MC55发送问题，SISW如何保证每次都发送成功？ 昨天晚上把写好的程序测试了遍，就是按经典的方法，at^sisw=1,16;收到确认信号后把数据发过去！每1分钟发送一次，心跳包就是计数值累加；发送数据通过tcpserver看到是如下情况：其中截取了有问题的一部分..................CLIENT-SERVER117.136.10.39:333720000000000000065CLIENT-SERVER117.136.10.39:333720000000000000066CLIENT-SERVER117. 春暖花开 在实际应用中，如何根据具体需求选择合适的开关电源控制算法？ 如题，在实际应用中，如何根据具体需求选择合适的开关电源控制算法？有小伙伴们碰到过相应的问题吗？来分享分享你们当时是怎么考虑怎么选择的吧？对于开关电源控制算法，你又有什么想要了解的或者疑惑的地方呢？开关电源中控制算法～分享一个六种逆变电源的控制算法开关电源控制算法的新视点逆变电源的几种控制算法DSP数字控制开关电源设计及控制算法研究单相正弦逆变电源数字控制算法设计与实现在实际应用中，如何根据具体需求选择合适的开关电源控 okhxyyo 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
