本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Ceiling Analysis- What Part of the Pipeline to Work on Next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 机器学习基石 直播回放: TI 德州仪器基于 Arm 的 AM62 处理器简介 直播回放: Keysight 基于数字孪生的软件工具，助力射频子系统验证 “盗用”人类大脑的机器人-获得平衡技能 PSoC Creator 模拟设计 用LaunchPad BoosterPack生态系统快速建立原型（3） 手把手教无传感器的InstaSPIN-FOC电机控制技术1 (A) 安华高科技安全监控系统 热门下载 常用元件3D封装库：RA电阻2W100R HA_FB_1.3.9_Asion 汉字取模VB源码,可以分析出汉字的结构,从而为实现LED上传提供方便 数字电视整转网络改造户均成本测算12.7 自适应预失真前馈功率放大系统分析 电磁兼容设计讲座（中兴通讯.ppt 严蔚敏 数据结构的配套代码 TCA6408,pdf(Low-Voltage 8-Bit I2C and SMBus I/O Expander) 磁电式传感器基础知识 基于DSP技术的音频处理器的设计 热门帖子 Zstack Incompatibleruntimemodels.ModuleAPSspecifiesthat\'__code_model\'mustbe\'banked\',butmoduleAFhasthevalue\'near\'用Zstack编译时出现这个问题原，这个是什么原因造成的请教了很多人都没解决的办法Zstack ticq Cadence混合仿真出错 在Cadence下做spectreVerilog混合仿真，但出现Error:problemencounteredwhileexecutingverilog，但我查了一下，我的版本的verilog已经装好了的，$veriloga.v也是正常的，怎么解决啊？Cadence混合仿真出错 eeleader 海信HI3516D的PCB（allegro版） 话不多说，这是一份海信HI3516D的PCB文件，allegro版。资源在此：完整PCB图topgndsignalL3signalL4powerbottom顶层GND层S3S4power层底层海信HI3516D的PCB（allegro版）六层板吗人家的电源层和地层一根信号线也没有，我们的板子电源和地层经常走线{:1_101:}手机还是电视机？还不错如果空间允许的话可以更换一下叠层PlsShareSchematic? okhxyyo 请问音量电位器有什么好的牌子（进口的） 请问音量电位器有什么好的牌子（进口的）请问音量电位器有什么好的牌子（进口的）只知道ALPS本站强荐:185娱乐‐城.足球‐真_人.彩票齐全‐手机可投‐注任何游戏.首次开户送10元.首存送58元.信誉绝对保证185.cc 我就是那谁 深入解析LLC谐振变换器电路设计及其工作原理 LLC谐振变换器作为谐振开关技术的重要拓扑之一，具有高效率，调压特性好，宽负载变化范围内工作特性优良等特点，应用场景广阔。本篇文章对LLC变换器的常见拓扑结构、调制方式以及工作模态进行讲解。一、拓扑构成LLC谐振变换器电路拓扑主要包含开关电路、谐振电路以及整流电路三个部分。LLC谐振变换器的拓扑结构多样，下面是两种常见的电路结构。以全桥LLC变换器为例，开关电路为由开关器件S1~S4构成的全桥逆变电路；谐振电路包含谐振电感Lr、谐振电容Cr以及励磁电感Lm，并与变 smls_小森 电子产品研发需要哪些实验设备呀？希望大家踊跃发言！！！ 公司是个电子设备公司，最近要采购一些设备。研发部目前只有万用表，示波器。还需要什么设备？电子产品抗干扰能力该用什么设备测试呢？电子产品研发需要哪些实验设备呀？希望大家踊跃发言！！！这个。。。看你做什么行业的，以太网、传输、无线、各种协议。。。动不动一台表就几十万￥啊。。。是计量表看你开发的是什么产品?工业仪表需要一些标准计量设备,标准信号发生器等.电磁干扰设备就比较贵了.一般只有到专业实验室去做了.引用3楼dangjl的回复:看你开发的是什么产品?工业仪表需要一些标准 betopelec 网友正在看 CC1310软件速成 - CC1310架构及工作原理 应用开发基础（三） 什么是信号与系统 Level Logic_ Basics TI近场供电NFC参考设计介绍 tcpip基础（五） 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