本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Collaborative Filtering Algorithm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 集成电路设计基础（华中科技大学） 智能拐杖——设计过程分享 Microchip触摸解决方案的一天 WEBENCH电源设计工具概述(完整版) LPCOpen软件平台及其使用介绍 TI 15.4 协议栈，以及低功耗远距离传感器到云端解决方案介绍 2020_Digikey KOL系列：欢迎进入MicroPython的奇妙世界 KW41作品分享 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 电源——这个TL431稳压电路的P管在导通时需不需要考虑电源对地短路的问题 输出电压上升，TL431阴极电压下降，P管导通，使输出电压下降。但是三极管导通不是直接到地了吗？会不会有短路风险？电源——这个TL431稳压电路的P管在导通时需不需要考虑电源对地短路的问题此时晶体管处于线性工作态，自然不存在什么短路问题。可别把晶体管只当成开关，二者工作条件不同，建议去看看大学教材电子技术基础模拟部分最前面关于晶体管基本原理和应用的相关章节。 工作在线性工作区的话，管子相当于一个可变电阻，那就不会有短路的问题时这么理解是吧。好的，谢谢您的解惑！『但是 普拉卡图 对SPT6603A程序烧制 SPT6603A是一款最近推出的针对来电显示和语音拨号产品而专门设计的微处理器现在需要对这芯片进行编写请各位大侠帮帮忙对SPT6603A程序烧制来人啊帮帮忙啊~~~只能多看看帮助了到官网看看有没有相关的help zxmjiangjun 基于PIC16C54单片机的智能软件狗设计 随着各种计算机应用软件、工具软件的涌现，由此引起的计算机知识产权案件层出不穷，引出了计算机安全保密技术在计算机软件版权保护中应用的新课题。实现计算机版权保护的技术方法很多，概括起来可以分为三大类：软件法、硬件法、软硬件结合法。软硬件结合法结合了软件法和硬件法的特点。从软件设计上增加反跟踪的难度，从硬件上增加仿制和状态分析难度。硬件部分主要完成状态加密和检查。软件狗是一种插在PC打印口上的用于应用软件版权保护的设备。商品化的软件狗产品向用户提供软件狗硬件、应用程序定制工具、应用软件和软件狗的接口程 rain 说下热电偶VS红外测温对比参数问题 一、温度测量的简要介绍 1.温度测量的基本概念 温度是度量物体冷热程度的物理量，在生产和科学试验中占有极其重要的地位，是国际单位制（SI）中7个基本物理量之一。从能量角度来看，温度是描述系统不同自由度间能量发布状况的物理量；从热平衡观点来看，温度是描述热平衡系统冷热程度的物理量；从微观上看，温度标志着系统内部分子无规则运动的剧烈程度，温度高的物体，分子平均动能大，温度低的物体，分子平均动能小。简而言之，温度只能通过物体随温度变化的某些特性来间接测量，而用来量度物体温 Jacktang vhdl的教程与代码集合 这些都是vhdl开发者必备的东西，一个是教程，一个是代码集合！希望对大家有用vhdl的教程与代码集合还好！好！！！ jianglilei [树莓派5测评]③树莓派的4种交互方式 树莓派主流的有3种交互方式：①外接显示器+键鼠：就直接当一个linux电脑用，并且不需要任何软件配置，插上即用，最适合刚开始装系统和初始配置时使用②VNC：通过网络，可以在电脑上看到画面，并且可以用电脑的键鼠对树莓派操作。这个最方便，不用额外接东西，并且使用体验和①最接近。不过需要好一点的网络条件，否则会卡③SSH：这个就不能看画面了，只能命令行交互，但是可以拖拽文件树莓派5这次还在硬件上增加了一个串口终端的接口，我们可以直接通过串口与树莓派交互这样就构成了树莓 不爱胡萝卜的仓鼠 网友正在看 家庭物联网关介绍 第四章-02-结构体成员的默认值 电子测量原理40 布局-PCB封装更新 三阶系统仿真实验 ADI技术及产品支持中国能源互联网.p1 电力电子基础 如何开发DSP在OMAPL138（除了Linux）
