本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Stochastic Gradient Descent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 正在载入数据,请稍等... 猜你喜欢 LDO压差说明 LDO(Low Dropout Linear Regulator) 低压差线性稳压器 LDO功率损耗 Low Iq LDOs 低静态电流LDO 智能密码锁（IoTT大篷车） NXP恩智浦LPC80x 微控制器系列教程 隔离式CAN收发器的关键考虑因素 MPLAB代码配置器实验6:配置增强型PWM 热门下载 期刊论文：基于CCD技术的电机换向片检测系统 基于单片机和射频芯片实现的短距离无线数据传输系统 MTK RF部分 修原理 基于粗糙集的属性约简算法 AT91 ARM在医疗行业中的应用pdf 大学生电子设计竞赛资料信号处理篇 Cadence Allegro SPB V16.5视频 开发环境是FPGA开发工具 24V防雷设计 Genesis常见错误及其解决方法 热门帖子 【转帖】常用电子元器件检测方法一览 一、电阻器的检测方法与经验：1、固定电阻器的检测A、将两表笔(不分正负)分别与电阻的两端引脚相接即可测出实际电阻值。为了提高测量精度，应根据被测电阻标称值的大小来选择量程。由于欧姆挡刻度的非线性关系，它的中间一段分度较为精细，因此应使指针指示值尽可能落到刻度的中段位置，即全刻度起始的20％～80％弧度范围内，以使测量更准确。根据电阻误差等级不同。读数与标称阻值之间分别允许有±5％、±10％或±20％的误差。如不相符，超出误差范围，则说明该电阻值变值了。B、注意：测试时，特别是在测几 Ameya360皇华 DIY CNC雕刻机(六)—— 简易回流焊接PCB 很久之前见网上有前辈用恒温加热台焊接PCB，看起来效果很好的样子，网上查了一下也不是很贵，一激动就入手了一台，220VAC输入，功率800W，数字调温，300大洋。DIYCNC雕刻机(六)——简易回流焊接PCB这不是今天的主题，今天的目的是焊接PCB，钢网手动刷锡膏，没有焊台，只能手动对正，然后手工一片片贴上元件，然后打开加热台，温度220度足够，铁板鱿鱼，请开始你的表演。剩下的直插件 通宵敲代码 邀你参加DIY，大家一起搞事情！ 一年一度的DIY活动开始啦！快快带着你的想法和创意来参加活动吧！如果你还没想好DIY什么，这里有管管们为大家准备的一些DIY关键词供大家参考：图像处理，智能监控，无线充电器，逆变器，无人机，遥控小车，加湿器，恒温水壶，音箱蓝牙接收器（普通音箱插上接收器可变蓝牙音箱），收音机，视频播放器，数码相框。大家可以任选其一自由发挥。活动时间：即日起——2017年12月18日活动要求：1、DIY作品主题不限，只要与电子相关类并具有一定意义的作品均可参与。 eric_wang 各位哥哥们，请问下面是什么错误呢 D:\software\Proteus8Professional\Tools\MAKE\RunTool.exe--good-exits=0,1--executable=BL51.exemain.OBJTODebug.OMFBL51BANKEDLINKER/LOCATERV6.22-SN:EvalVersionCOPYRIGHTKEILELEKTRONIKGmbH1987-2009***ERRORL121:IMPROPE ruanpang 物联网催生无线技术新标准802.11ah 着眼于物联网(InternetofThings，IoT)的发展前景，业界正致力于研究从无线充电到毫米波雷达等一切应用的各种新兴无线技术;根据比利时微电子研究中心(IMEC)的研究人员们表示，目前的最新任务就涉及了其中的几项连网标准。新的802.11ah标准用于1km范围内执行超过900MHz的低功率Wi-Fi，是最被看好的新式无线电。「我们认为这项新标准是IoT应用于具有Wi-Fi路由器的智慧家庭与建筑物时的最佳选择，」在HolstCenter主导一项超低功耗无线研究计划的负责人Ka Aguilera Keil与proteus完美结合教程 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