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 输出电压调节 周立功 verilog 带有全新传感器和智能模拟IC的手势识别技术演示 LDO用作纹波抑制器 MSP430 FRAM and CapTIvate 电容触控技术 操作系统 浙江大学(李善平) 深度学习与计算机视觉 斯坦福 李飞飞 一键查询和搞定PCB设计中的各类生产问题 热门下载 AVR ATMega16最小系统原理图PCB AFE5801,pdf(8-Channel Variable-Gain Amplifier (VGA) With Octal High-Speed ADC) 准谐振式反激式开关电源IRIS4015原理及设计要点 精彩解码板、激光头详细说明图 化学气相沉积与无机新材料 PCI-to-PCI Bridge Architecture TMS320VC5501-300,pdf(Fixed-Point Digital Signal Processor) 用8位单片机实现ARINC429总线数据传输 线性动态电路 电脑游戏机硬件与编程特技.rar 热门帖子 视频详解波士顿动力机器人，这个家族不仅有Atlas和大狗 波士顿动力（BostonDynamics）公司小记1992年，在麻省理工当教授的MarcRaibert创立了波士顿动力（BostonDynamics）公司，彼时的MarcRaibert已有47岁，典型的被教书拖累了的天才创客。波士顿动力公司建立之初服务于美国军方机构，为其提供机器人设计服务；后2013年被GoogleX收购，在经历了与丰田和Amazon的绯闻后，2017年6月被出售给软银，目前它已经成为全球第一的机器人公司。波士顿动力旗下的机器人产 EE大学堂 从封装技术发展来看半导体设计仅仅是刚“起步”！ 当创建一款新型的IC时，开始时关注的焦点很自然是设计。随着亚微米工艺的普及，在进入流片阶段以及随后的验证阶段后，掩模和晶圆制造成本都大幅增加，于是多项目晶圆(MPW)业务目前正在得到普及和增长。然而除非到了最后，人们不会投精力于器件的封装。这可能是由于一些半导体制造商和MPW提供商都对封装关注较少的结果，或者说是人们通常将其视作为最后才需要关注的事情。然而事实上，在芯片的创建过程中，无论是用于开发测试，还是用于最终的器件，选择一款合适的封装，不仅只是缩短上市时间，还会为用户带来切实的 2410 bootloader中的2410init.s文件中定义中断向量表的时候，有一句^ _ISR_STARTADDRESS，这个^是什么意思？ ALIGNAREARamData,DATA,READWRITE^_ISR_STARTADDRESSHandleReset#4HandleUndef#4HandleSWI#4HandlePabort#4HandleDabort#41).这个^起什么作用的呢？另外，2).bootloader设定的中断向量表在启动wince系统之后是不是就没用了？应该不会传给ce吧？3).那么是wince在启 xsmao520 基于AD型单片机的数字电源设计 基于AD型单片机的数字电源设计基于AD型单片机的数字电源设计不错，好资料内容太陈旧了好资料谢谢分享 安_然 免费申领“首款带数字电源管理的四路输出模块”评估板MPM54304 点此免费申领首款带数字电源管理的四路输出模块评估板MPM54304MPM54304是一款集成了4个高效DC/DC降压变换器、电感和一个灵活逻辑接口的整套电源管理模块。恒定导通时间（COT）控制模式为DC/DC变换器提供了快速瞬态响应。1.5MHz的默认开关频率极大地减小了外部电容的尺寸。充足的保护功能包括欠压锁定保护（UVLO）、过流保护（OCP）和过温保护。可通过外部分压器或I2CI2C总线通过3次可编程的MTP（可多次 eric_wang MPU姿态传感器INT、MOSI、MISO、SCK、NCS这五个脚的作用是？波形对不对 MPU姿态传感器INT、MOSI、MISO、SCK、NCS这五个脚的作用是？波形对不对MPU姿态传感器INT、MOSI、MISO、SCK、NCS这五个脚的作用是？波形对不对怎么看相似是带货买示波器的 。。。无语了哎SPI通信接口，具体还是得看集训期说明，应该可以配置一些中断 这是SPI总线，INT中断口，MOSI数据口（主发从收），MiSO数据口（从发主收），SCK时钟，NCS硬件使能端（可以不用，用软件+IO口代替） QWE4562009 网友正在看 TI 无传感电机控制算法介绍-InstaSpin FAST估算器 DEMO- Configuring AMBA with ePPA Tools 线性最小均方估计计算举例 socket编程（七） USB Type-C™接口和供电技术概述和设计培训教程 关节伺服控制 移植内核 WEBENCH电源 FPGA Architect概述
