【Nan's 吴恩达机器学习笔记】第一、二章 引言&单变量线性回归前言与提示1.3 监督学习重点提醒实例引入1.4 无监督学习重点提醒实例引入2 单变量线性回归(Univariable Linear Regression)2.1 模型表示2.2 代价函数（Cost Function）梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm）公式学习率α线性回归的梯度下降算法 前
此内容主要针对于吴恩达的神经网络与深度学习课后作业（第一课第二周的作业）进行学习，记录。说明实现功能：这段代码主要实现的功能是判断一张图片是否有cat，实现的是二分类，有就为1，没有就为0。训练方法：BP网络，此代码很简单，没有隐藏层，直接就是输入层连着输出层，z=W'X+b，a=sigmoid(z) ,y=a故权值w是一维。（这一步体现在initialiize_with_zeros()中第21行
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2023-12-26 19:36:38
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第三章：逻辑回归分类假设陈诉决策边界代价函数梯度下降多元分类分类 在生活中有时需要区分，邮件中是否有脏话，肿瘤是否是良性的等等情况。这一类问题都有一个特点，那就是问题的答案只有两种，要么是要么就不是。也就是其输出的结果y∈{0,1}。在机器学习中一般将1视作积极的情况，0视作消极的情况。而要解决这样的一类问题，就需要用到本章的逻辑回归算法。假设陈诉 如果我们可以通过这个例子来看看如果我们还是采用
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2024-07-11 13:25:06
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15 异常检测15-1 问题动机15-2 高斯分布（正态分布）15-3 算法15-4 开发和评估异常检测系统15-5 异常检测vs监督学习15-6 选择要使用的特征15-7 多元高斯分布15-8 使用多元高斯分布的异常检测 15 异常检测15-1 问题动机 以飞机发动机的异常检测为例，和分别表示发动机的两个特征，先有一堆数据集表示正常的发动机（如上图红色叉），可以认为越靠近圆圈中间越正常，现在有一
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2024-02-29 14:53:43
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吴恩达深度学习笔记（四）卷积神经网络CNN-第二版卷积神经网络深度卷积网络：实例探究目标检测特殊应用：人脸识别和神经风格转换卷积神经网络编程作业 卷积神经网络CNN-第二版卷积神经网络更新部分： 1.12 2.8 2.9 2.10 3.11 3.12 3.13 3.14计算机视觉 计算机视觉的高速发展标志着新型应用产生的可能，这是几年前，人们所不敢想象的。通过学习使用这些工具，也许能够创造出新的
## 实现吴恩达深度学习课程课后作业的流程
为了帮助刚入行的小白实现吴恩达深度学习课程课后作业，我们可以按照以下步骤进行操作。下面是整个过程的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 准备数据集 |
| 步骤二 | 构建模型 |
| 步骤三 | 训练模型 |
| 步骤四 | 评估模型 |
| 步骤五 | 使用模型进行预测 |
接下来，我们将详细说明每个步
原创
2023-09-15 16:39:33
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# 实现“吴恩达深度学习课后作业CSDN”教程
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(登录CSDN网站) --> B(搜索“吴恩达深度学习课后作业”)
B --> C(选择相关文章)
C --> D(阅读文章并理解)
D --> E(按照教程步骤操作)
E --> F(完成作业)
```
## 二、具体步骤
| 步骤
原创
2024-04-01 05:18:13
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在学习“吴恩达深度学习”课程的过程中，我遇到了许多挑战，尤其是在完成课后作业时。本文记录了我在解决“吴恩达深度学习课后作业代码”问题的过程。我们将涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等内容，希望这些信息能够帮助更多的学习者。
### 版本对比
在进行代码迁移时，我们需要对不同版本的适配性进行深入分析。下面是对当前使用的深度学习框架版本的比较，四象限图展示了不同版本的
练习部分解释：跟网上大多数博客都不一样，因为之前我已经在notebook上做完了，再总结一遍放在博客上。Class 1：神经网络和深度学习Week 3：浅层神经网络——编程练习目录 Class 1神经网络和深度学习Week 3浅层神经网络编程练习目录1数据集2简单线性逻辑回归模型3神经网络模型 1、数据集planar_utils.pyimport matplotlib.pyplot as plt
吴恩达老师近日在网易云课堂达成合作，开始新的课程。我也跟着后面学习，顺便再博客园中做个笔记，以加深记忆！此次老师的课程主要讲解五个部分：1.Neural Networks and Deep Learning2.Improve Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning,Regularization and Optimization3.Structuring
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2023-07-12 15:13:22
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卷积的批量计算一张彩色图片有RGB三个通道，因此在对彩色图片进行处理时，需要处理多输入通道的场景，相应的输出特征图往往也会具有多个通道，而且在神经网络的计算中常常是把一个批次的样本放在一起计算，所以卷积算子需要具有批量处理多输入和多输出通道数据的功能。多输入通道场景当输入数据有多个通道时，对应的卷积核也应该有相同的通道数。假设输入图片的通道数为，输入数据的形状是。对每个通道分别设计一个2维数组作为
一. 引言1. 什么是机器学习机器学习（Machine Learning）：是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务 T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判， 程序在处理T时的性能有所提升。2. 监督学习和无监督学习（1）监督学习（Supervised Learning）
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2023-09-15 17:25:04
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31.解读学习曲线：其他情况下图反映了高方差，通过增加数据集可以改善。下图反映了高偏差和高方差，需要找到一种方法来同时减少方差和偏差。32.绘制学习曲线情况：当数据集非常小时，比如只有100个样本，这时绘制出来的学习曲线可能噪声非常大。解决方法：（1）与其只使用10个样本训练单个模型，不如从你原来的100个样本中进行随机有放回抽样，选择几批（比如3-10）不同的10个样本进行组合。在这些数据上训练
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2023-07-14 16:50:33
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11.何时修改开发集、测试集和度量指标开展一个新项目，尽快选好开发集和测试集；例子，根据度量指标A分类器排在B分类器前面，但是团队认为B分类器在实际产品上优于A分类器，这时就需要考虑修改开发集和测试集，或者评价指标了。有三个主要原因可能导致A分类器的评分较低：（1）你需要处理实际数据的分布和开发集、测试机数据的分布情况不同。（2）你的开发集上过拟合。（3）该指标所度量的不是项目应当优化的目标。12
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2024-05-21 11:17:30
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# 吴恩达的机器学习作业：初探机器学习的魅力
机器学习是现代人工智能的重要分支，它让计算机能够通过经验自动改进自身的性能。吴恩达是这一领域的先驱之一，他的机器学习课程在全球范围内具有重要影响，帮助无数人入门这一复杂而美妙的领域。在这篇文章中，我们将介绍机器学习的基本概念，并提供一些代码示例来帮助您理解。
## 机器学习简介
机器学习是利用数据进行学习的科学。简而言之，它通过算法模型从数据中提
**文章题目：吴恩达机器学习作业解析与代码实现**
# 1. 引言
机器学习是一门重要的人工智能技术领域，已经在各个领域被广泛应用。吴恩达是机器学习领域的知名学者和专家，在其开设的机器学习课程中，提供了一系列的作业来帮助学生更好地理解和应用机器学习算法。本文将对吴恩达机器学习课程中的作业进行解析，并给出相应的代码实现。
# 2. 吴恩达机器学习作业概述
吴恩达机器学习课程共有11个编程作业
原创
2023-09-22 16:57:34
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本系列为吴恩达斯坦福CS229机器学习课程笔记整理，以下为笔记目录： （一）线性回归 （二）逻辑回归 （三）神经网络 （四）算法分析与优化 （五）支持向量机 （六）K-Means （七）特征降维 （八）异常检测 （九）推荐系统 （十）大规模机器学习 第三章 神经网络一、再论0/1分类问题
通过对特征进行多项式展开，可以让逻辑回归支持非线性的分类问题。
一、 1-2 什么是机器学习——Machine Learning 机器学习尚无明确定义，现有的定义有： （1）Field of study that gives computers the ability to learn about being explicity (明确地) programmed. ——Arthur Samuel 机器学习做什么 机器学习是一个学习领域，并在没有明确训练
1 机器学习的含义（1）Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed 在没有显示编程的情况下，让计算机具有学习的能力（2）A computer program is said to learn from experience E with respect to
文章目录机器学习基础介绍什么是机器学习？监督学习无监督学习单变量线性回归模型表示代价函数代价函数的直观理解梯度下降梯度下降的直观解释理解梯度下降的线性回归线性代数回顾矩阵和向量加法和标量乘法矩阵向量乘法矩阵乘法矩阵乘法的性质逆、转置 机器学习基础介绍什么是机器学习？ 完整的机器学习笔记可以点进我的主页，在我的资源中进行下载（无水印） 你或许每天都在不知不觉中使用了机器学习的算法每次，你打开谷歌、
