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
转载
2023-07-12 15:13:22
240阅读
**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
187阅读
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
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
转载
2023-07-14 16:50:33
14阅读
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）
转载
2023-09-15 17:25:04
197阅读
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
转载
2024-05-21 11:17:30
47阅读
# 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
## 如何实现吴恩达机器学习笔记的Github
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现吴恩达机器学习笔记的Github。下面是整个流程的表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建Github账号 |
| 2 | 创建新的仓库 |
| 3 | 克隆仓库到本地 |
| 4 | 添加机器学习笔记文件 |
| 5 | 将本地的更改推送到Github |
原创
2024-01-16 11:00:27
212阅读
# 机器学习入门：吴恩达的课程笔记
机器学习是人工智能的一个重要分支，近年来在各个领域的应用越来越广泛。而吴恩达的机器学习课程因其深入浅出的讲解而备受欢迎。本文将介绍机器学习的基本流程，并提供简单的代码示例，帮助大家初步了解机器学习。
## 机器学习的基本流程
机器学习的一般流程可以分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[数据收集] --> B[数据
原创
2024-09-27 07:38:44
78阅读
吴恩达机器学习栏目清单 文章目录17.大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)17.1 大型数据集的学习17.2 随机梯度下降法17.3 小批量梯度下降17.4 随机梯度下降收敛17.5 在线学习17.6 映射化简和数据并行 17.大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)17.1 大型数据集的学习参考视频: 17 - 1 - Le
转载
2024-07-24 17:07:56
28阅读
摘要： 《Machine Learning Yearning》是人工智能和深度学习界的专家吴恩达写的一本书，这本书致力于讲明白机器学习算法是怎样工作的，以及如何构建一个机器学习项目。这里我们选取了这本书中7个非常有用的建议向大家介绍。人工智能、机器学习和深度学习这些概念在飞速发展同时促使着工业界发生转变。吴恩达是这个领域的领军人物之一，他是Coursera联合创始人，百度人工智能团队的前负责人，以
一。 什么是机器学习(Machine Learning)？首先学习的对象是电脑学习指的其实就是算法机器学习就是基于数据基于算法从数据中去提炼对事物的认知和规律 掌握了这些特征和规律后就可以对新的事物去进行预测和判断 二。 什么叫训练，什么叫模型？1. 训练是只有在监督学习中才
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、
# 如何实现吴恩达机器学习GitHub资料
吴恩达的机器学习课程是许多初学者学习机器学习的跳板。在本篇文章中，我将向你逐步介绍如何实现吴恩达的机器学习GitHub资料。整个过程包括克隆GitHub项目、安装依赖、运行代码等几个步骤。以下是整个流程的概要：
| 步骤 | 操作 | 说明
原创
2024-09-29 04:56:31
296阅读
本系列文章如果没有特殊说明，正文内容均解释的是文字上方的图片机器学习 | Coursera吴恩达机器学习系列课程_bilibili 目录1 介绍1-3 监督学习1-4 无监督学习2 单变量线性回归2-2 代价函数2-5 Batch 梯度下降算法 1 介绍1-3 监督学习包括线性回归和逻辑回归1-4 无监督学习无监督学习不需要给数据打上标签，也就是不需要人告诉机器一部分正确答案是什么2 单变量线性回
转载
2023-09-17 00:06:27
105阅读
今天开始写吴恩达机器学习的学习笔记。课程的第一部分是类似于引言的东西，故笔记略过。 第二部分内容算是机器学习的正式入门，老师讲解了一个算法实例：梯度下降线性回归。通过其讲解数学原理，总览了机器学习的工作流程和核心思想。 本笔记将不按照课程顺序编排，而是将这一部分功能按模块划。 //个人水平有限，我的所有笔记内容仅供参考，具体内容还请以课程为准。另外如有错误，还望大佬指出，我立刻更正。 #课程中一
转载
2023-12-11 22:15:56
120阅读
吴恩达机器学习笔记 | Chapter011. 引言(Introduction)1.1 欢迎(Welcome)1.2 机器学习是什么？(What is Machine Learning?)1.3 监督学习(Supervised Learning)1.4 无监督学习(Unsupervised Learning) 1. 引言(Introduction)1.1 欢迎(Welcome)机器学习是目前信息
转载
2023-10-22 06:54:04
71阅读
YouTube课程地址https://www.youtube.com/playlist?list=PLOXON7BTL9IW7Ggbc09jLqGmzkwPI4-3V 截止2021-5-3, 有112 个视频1. 第一课：Machine Learning 的作用AI工作机会缺口一直很大计算机新的技能数据挖掘：google、Facebook等点击手机数据，医疗记录，生物智能基因检测，程序员技能。硬件
转载
2023-10-13 16:14:42
115阅读
