本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Vectorization- Low Rank Matrix Factorization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 移动设备 TypeC 解决方案 希望未来能用上这款炫酷的电脑桌！ TI 电池管理深度解析系列 PLC到P1025链路的演示系统（采用西门子系统驱动风扇） Arduino无线天气预报站( 太阳能驱动 ) 如何使用Vivado HLS加速FPGA算法开发 TIDA-050007 超低功耗真无线耳机盒电源管理方案 2018 PSDS 研讨会系列 - (1) 谐振变换器拓扑综述 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 关于独立按键的问题 P1REN|=0x08;//P1.3使能上拉电阻这句话什么意思？为什么要使能上拉电阻？关于独立按键的问题使IO在悬空时的逻辑状态为1。我记得好像使能了以后还要让对应的OUT位置1才能是上拉吧。？原理图中就上拉了电阻啊 s364147694 继续讨论STM32的IAP 我们目前一个产品用STM32做的，用IAP实现免开机壳升级。目前的做法是在Flash专门开了一个Loader区域，而不是放在RAM中。现在问题来了，FLASH不够用了，想把Loader挪到RAM中去运行。但是我们的主程序用到了较大的buffer使用，IAP的Loader必然要覆盖部分buffer，不知哪位有比较好的处理方法，来保证ram的使用不会冲突？继续讨论STM32的IAP这个、、、、纯粹技巧问题。各人有各人的方法，呵呵。ST有一篇文章的。或者用大RAM的芯片，一力降 twinspace RSA加密的填充方式 与对称加密算法DES，AES一样，RSA算法也是一个块加密算法（blockcipheralgorithm），其算法原理特点是总保持在一个固定长度的块上进行操作。但跟DES，AES等算法不同的是，RSA算法的blocklength与keylength相关，每次加密的块长度就是keylength。RSA加密算法目前有多种填充模式。当明文长度大于keylength时，要进行切割分组，然后填充。处理后的每组数据长度也是固定不变的（与 李阿淇 MSP430 ADC12 Curr_Volt=caltmp12;//Curr_Volt=caltmp/2^nptr=Curr_Volt/100;//Hex-Dec变换t1=Curr_Volt-(ptr*100);ptr=t1/10;ptr=t1-(ptr*10);ptr=10;//shuzi表中第10位对应符号.//在液晶上显示变换后的结果 zhoupinhua PADS导出的DXF，用CAD打开之后怎么2D线条变成很粗的线了？ PADS导出的DXF，用CAD打开之后怎么2D线条变成很粗的线了？如图所示，线条变成很粗的一股线了，是什么原因？PADS导出的DXF，用CAD打开之后怎么2D线条变成很粗的线了？这种原因可能与PADS的图的线层有关下面几项看是否有关1.注意输出单位是公制2.可以改用autocad低版本格式打开3.在cad中，重置一下看看 按楼主的好好检查一下。我之前也导过，总是不好用，后来就只用一个软件 elec32156 使用 LLM 回答问题的 MicroPython Guru 知识库 Gurubase.io旨在构建一个集中式、开源、以工具为中心的知识库。Gurubase中的每个guru都配备了定制知识，能够根据与相应工具相关的数据回答用户问题。MicroPythonGuru现已被手动添加到Gurubase中。MicroPythonGuru利用来自MicroPythonGitHub仓库和文档的数据，通过利用LLM来回答问题。https://gurubase.io/g/micropython使用LLM回答问题的MicroPy dcexpert 网友正在看 模拟电子技术基础41 汇编LED驱动实验-驱动编写 原理图工具栏图标不显示了，怎么调出来？ Qt信号槽介绍 5元钱简易防偷拍神器，快来动手做一个吧 MATLAB Arduino（18）:在MATLAB中使用fill() -缩放和平移二维动画 嵌入式软硬件裁剪原则 Linux驱动开发—中断程序编写与测试
